767社の企業

Y Combinatorの企業を日本語概要つきで記録。

概要は調査時点の参考情報。詳細は公式ページで最新情報を確認のこと。

2026-08-31取得日

ycombinator.com出所

8ページNo.100社ごと

台帳 — Y Combinator企業台帳（No.1-100 / 収録98社）

1社

Workers IO — 本番障害を再現検証する仮想基盤

Workers IOは法人向けのソフト開発組織に対し、出荷する製品が本番環境で確実に動作することを保証する検証基盤を提供する企業だ。実稼働で起こり得る場面を網羅的に洗い出し、模擬環境で各出荷版を検証して、障害を正確に再現できる実行記録として返す仕組みを採用している。料金体系や課金形態、導入実績、売上などの財務数値は公開されておらず、2026年8月創業で米サンフランシスコを拠点に2名体制で運営されている。強みは再現性の高い検証により障害追跡の手間を減らし、高速な出荷と従来得難かった確実性を両立できる点にある。一方で創業間もなく実績や運営体制の詳細が乏しく、既存の検証工程への組み込み負荷や大規模環境での処理能力が主な不確実性となる。

正体A・ほぼ特定

正体: Workers IO（YC Fall 2026）。決定論的仮想機械と称する検証基盤を開発し、実稼働で想定されるあらゆる場面を模擬環境で事前検証して、障害を正確に再現できる形で開発者に返す会社である。法人向け開発生産性領域を対象とし、2026年8月創業、米サンフランシスコ拠点、2名体制で活動する現役企業だ。

2026年8月創業・米サンフランシスコ拠点の2名体制による開発
実稼働想定場面の網羅的抽出と模擬環境での事前検証を提供する決定論的仮想基盤
法人向け開発生産性領域で活動する2026年秋季採択の現役企業

日本での競合

近接領域では自動テスト支援を手がけるAutifyやMagicPodが存在するが、実稼働場面の網羅と決定論的な再現検証をうたう国産基盤との直接の同型は見当たらない。国内の品質保証市場は人的検証と部分自動化が中心で、導入余地は大きいとみられる。特段の日本固有の規制上の制約は見込みにくい。

2社

Lantern AI — 採用基準を学び選考全体を支援する人事基盤

企業の採用チームに、採用基準の把握から候補者への内定提示までを支援するサービスを提供する。チームが求める人材像を学び、実際の人材市場に照らして求人要件を検証したうえで、候補者探し、応募受付、面接、評価、候補者との連絡、内定提示を担う。料金、収益モデル、顧客獲得チャネル、運営体制、原価は明らかにされていない。2026年8月創業で、チームは4人だが、売上や利益などの財務数値は示されていない。採用基準と市場の人材状況を踏まえ、採用プロセスを一貫して扱う点が特徴である。実績や評価精度が不明なうえ、候補者情報の取り扱いや選考の公平性、採用支援業務に伴う規制対応が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Lantern AI（YC Fall 2026）。チームごとの優れた人材像を学習し、求人要件を人材市場に照らして検証したうえで、候補者探しから応募受付、面接、評価、候補者連絡、内定提示までを支援する採用サービスである。企業の採用担当者向けで、サンフランシスコ拠点、チーム規模は4人である。

YC掲載の社名とFall 2026バッチ情報
採用基準の学習から内定提示までを扱うサービス説明
米国サンフランシスコ拠点・チーム規模4人
2026年8月創業・人事採用領域の企業情報

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域には、採用管理サービスのHERP Hireや、候補者データベースを活用するビズリーチがあるが、提供範囲は同一ではない。採用支援サービスとの競合密度や差別化余地は、候補者探しから選考運営までの実績と日本市場への対応次第である。候補者情報の管理に加え、職業紹介事業に該当する業務を行う場合は許認可などの確認が必要となる。

3社

Ascii — AIエージェント向けクラウド仮想マシン基盤

AIエージェントを開発・調査・監査などの業務で長時間稼働させたい企業や開発者に、Ubuntuベースのクラウド仮想マシンを提供する事業だ。各環境にはデスクトップ、ブラウザー、開発言語、Docker、スナップショット、テンプレートを備え、CLIやSDK、API、管理画面から運用できる。料金体系や顧客獲得チャネル、売上高、利益などの財務情報は開示されていない。チームは3人で、拠点はリモート、仮想マシンは欧州で稼働し、主要サンドボックスより通常9〜18倍安価だとしている。CPUからオーケストレーションまで管理し、安定性や拡張性を高める点も強みである。主なリスクは、欧州以外の提供地域が未整備であること、価格や性能の比較条件が明示されていないこと、機密情報の取り扱いや稼働継続性への懸念である。

正体A・ほぼ特定

正体: Ascii（YC Fall 2026）。Boxというクラウド仮想マシンを提供し、AIエージェントがコード作成や調査、報告、監査などを長時間行える環境を整える。Ubuntu環境にデスクトップやブラウザー、開発ツールを組み込み、複数のエージェントや仮想マシンを管理する機能を備える。リモート拠点の3人チームで、仮想マシンは欧州にホストされている。

Y Combinator掲載社名Ascii、Fall 2026バッチ
AIエージェント向けUbuntuクラウド仮想マシン「Box」提供
リモート拠点、チーム規模3人、仮想マシンは欧州で稼働

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。さくらのクラウドなどのクラウド基盤は近接領域だが、エージェント向けに開発環境を組み込んだ仮想マシンとは位置づけが異なる。日本企業への展開では、データの保管地域や機密情報の取り扱い、業界ごとのセキュリティ要件への対応が差別化と導入上の論点になる。

4社

Simulithic — 実利用データに基づく製品変更の事前検証

Simulithicは、企業の製品・開発チーム向けに、実際の利用者の行動を模したシミュレーションを提供する事業である。セッションデータを基に利用者モデルを構築し、製品変更を公開する前に、その変更がどう機能するかを予測する。収益モデル、価格、顧客獲得チャネル、運営体制の詳細は公開情報に記載されていない。2026年創業でチームは2人だが、売上や資金調達額などの財務数値は示されていない。実利用データをシミュレーションの根拠とし、変更の影響を事前に検討できる点が強みである。予測の精度やデータの代表性が不明であり、利用者データの取り扱いと顧客への導入実績も主な確認事項となる。

正体A・ほぼ特定

正体: Simulithic（YC Fall 2026）。実際の利用者のセッションデータを基に利用者を模したシミュレーションを構築し、製品変更の公開前にその影響を予測する会社である。企業の製品・開発チームを対象とし、米国サンフランシスコを拠点に2人で運営している。

Y Combinator Fall 2026掲載、ステータスはActive
実利用者のセッションデータを基に製品変更の影響を予測
米国サンフランシスコ拠点、チーム規模2人

日本での競合

日本で近接する領域には、顧客行動分析や製品改善を支援するKARTEやReproがある。ただし、実利用データから利用者を模したシミュレーションを作り、変更公開前の反応を予測する同型サービスとは区別される。データ分析・製品改善支援の競争はある一方、予測精度や導入負荷を示せれば差別化の余地がある。個人情報を含むセッションデータを扱う場合は、個人情報保護法に沿った取得・利用と安全管理が必要となる。

5社

Sentient OS — Mac上で仕事を先回りする端末内AI秘書

Macを使う個人や企業に、端末内で情報を整理し、仕事の下準備を行うAIアシスタントを提供する事業だ。毎晩、メールやメッセージ、ファイル、会議記録を端末上で処理して知識ベースにまとめ、返信案や報告書などを用意し、実行は利用者のクリック後に限る。消費者向けは無料かつオープンソースで、企業向けにはSlack、Granola、Linear、Notionに対応する業務向け版を展開する構想だが、企業向けの価格や課金方式は示されていない。2026年7月下旬の試験公開では、Redditへの投稿1件から48時間で2,000人超の利用者を獲得し、宣伝費は0ドルだった。チームは2人で、利用者の端末が計算処理の約90%を担い、残りは利用者自身のChatGPTまたはClaude契約を使うため、追加の計算費用はほぼ0ドルで、サーバーにはデータを保存しないとしている。独自の端末内処理技術と情報を外部サーバーに保存しない設計が強みだが、対応機器や処理能力への依存、外部AI契約への依存、企業向け収益モデルの未提示が主なリスクである。

正体A・ほぼ特定

正体: Sentient OS（YC Fall 2026）。Mac上でメール、メッセージ、ファイル、会議記録を端末内処理し、返信案や報告書などを先回りして準備するAIアシスタントを開発する。消費者向けに加え、Slack、Granola、Linear、Notionを使う企業向け展開を掲げ、拠点は米国サンフランシスコ、チームは2人である。

YC Fall 2026掲載、米国サンフランシスコ拠点の生産性支援企業
2026年8月創業、チーム規模2人の端末内AI開発会社
Mac上で情報を処理し、仕事の下準備を行うアシスタント製品
消費者向け無料公開と企業向け業務基盤への展開構想

日本での競合

日本で近接するサービスにはNotion AIやMicrosoft 365 Copilotがあるが、Mac上で個人の情報を一括処理し、夜間に仕事を準備する点で直接の同型とは異なる。既存の業務支援サービスとの競争はある一方、端末内処理と利用者の承認後に実行する設計には差別化余地がある。企業導入時は、個人情報や業務データの取り扱いについて日本の個人情報保護法などへの対応が必要となる。

6社

herdr — 複数の開発エージェントを束ねる実行基盤

herdrは、複数のコーディングエージェントを同時に動かす開発者向けのオープンソース実行基盤である。各マシンのバックグラウンドサーバーが端末セッションを保持し、接続が切れても作業を継続させ、エージェントの状態を一覧できる。付属の端末画面や別マシンからのSSH、スマートフォンを閲覧手段として提供し、コマンドラインツールやソケット用の接続口、プラグイン市場にも対応する。Apache-2.0で公開されているが、収益モデルや価格、顧客獲得経路、運営原価は公表されていない。公開後4カ月でGitHubの星が2.5万、ダウンロード数が34万に達し、プラグイン市場は初月にコミュニティ製プラグイン500件を超えた。強みは端末が閉じたり接続が途切れたりしても作業を維持し、複数のエージェントの状況把握を一元化できる点である。創業直後の1人チームであり、継続的な開発やサポートの体制、利用拡大に伴う安全性の確保が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: herdr（YC Fall 2026）。コーディングエージェントの端末セッションをバックグラウンドで保持し、作業状態を一覧化するオープンソースの実行基盤である。複数のエージェントを並行運用する開発者向けで、端末画面や別マシン、スマートフォンから作業を確認できる。拠点はトルコのアンカラ、チーム規模は1人である。

Y Combinator掲載のFall 2026バッチ・活動中の企業
トルコのアンカラを拠点とするチーム規模1人の開発基盤
開発者向けオープンソースのエージェント実行環境
公開後4カ月でGitHubの星2.5万・ダウンロード34万

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。開発エージェントの実行管理という領域は、開発支援ツールとの競合や代替が生じうる一方、端末セッションの継続と状態一覧化には差別化余地がある。特有の規制上の注意は公開情報からは確認できないが、接続情報や開発環境の安全な管理が導入時の論点となる。

7社

Simantic — 組み込み機器向けファームウェアシミュレーション基盤

Simanticは、組み込み機器の開発に携わる技術者とAIエージェントに、ファームウェアをシミュレーションする環境を提供する事業だ。物理ハードウェアだけでは得にくい情報を仮想環境で可視化し、実機に依存せず開発や検証を進められるようにする。料金、収益モデル、顧客獲得チャネル、運営体制や原価は公開情報に記載がない。2026年6月創業で、チームは4人、YCのFall 2026バッチに参加しているが、売上や利益などの財務数値は示されていない。ハードウェア開発にAIを導入する際の検証環境を整える点が強みとなる。主なリスクは、シミュレーションの精度や対応ハードウェアの範囲、実際の開発現場での採用状況が不明なことだ。

正体A・ほぼ特定

正体: Simantic（YC Fall 2026）。組み込みファームウェア向けに、物理世界では得にくいハードウェアの情報を可視化するシミュレーションを提供する。人間の技術者とAIエージェントの双方を対象とし、ハードウェア開発へのAI導入を支援する。カナダのオンタリオ州ウォータールーを拠点とし、チームは4人である。

YC掲載社名Simantic、Fall 2026バッチ、ステータスActive
カナダ・オンタリオ州ウォータールーを拠点とする企業
2026年6月創業、チーム規模4人
組み込みファームウェア向けハードウェアシミュレーションを開発

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域には組み込み開発や電子設計の支援サービスがあるが、AIエージェント向けのハードウェアシミュレーションを掲げる点で差別化余地がある。実機化に進む場合は、対象機器に応じた電波法などの適合確認が必要となる。

8社

Experiential Labs — AIモデル利用を統制するオープン基盤

AI予算を管理する事業者向けに、利用可能なモデルと利用量を制御するオープンソース基盤を開発する。複数モデルへのアクセスと利用状況を管理する仕組みだが、課金方法や価格、収益モデルは公開情報に記載されていない。獲得チャネルや運営体制の詳細、原価についても明らかにされていない。チームは2人で、サンフランシスコを拠点とする。売上や資金調達額など財務規模の数値は示されていない。機械学習の博士号、AutoGPTのGitHubでの星16万獲得、自動運転シミュレーションチームの運営経験が強みとなる。導入企業数や収益性が不明であり、オープンソース基盤として継続的な収益を確立できるかが主なリスクである。

正体A・ほぼ特定

正体: Experiential Labs（YC Summer 2026）。AI予算管理者がモデルへのアクセスと利用量を制御するための、オープンソースの基盤を開発する会社である。サンフランシスコ拠点で、チーム規模は2人。

YC Summer 2026掲載、サンフランシスコ拠点、チーム2人
AI予算管理者向けにモデルへのアクセスと利用量を制御する基盤
機械学習博士号、AutoGPTのGitHub星16万獲得などの経験
Waabiで自動運転シミュレーションチームを率いた経験

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域には企業向け生成AI基盤やモデル利用管理があるが、国内の競合企業名を特定できる情報はない。外部モデルに送るデータの取り扱いでは、個人情報保護などへの対応が注意点となる。

9社

Edviro — エネルギー設備を自律運用する制御基盤

Edviroは、エネルギー事業者やデータセンターの運営者向けに、エネルギー設備の効率化と運用を支援するAIを提供する。電力計、空調、蓄電池、太陽光発電設備などに接続し、異常検知・診断、需要予測、対策のシミュレーション、作業指示の作成、保守調整を継続的に行い、許可された範囲では設備制御も担う。各拠点の稼働モデルを学習し、効果の高い対応を選び、実際の運転・計量・請求データで結果を検証する仕組みだ。課金方式、価格、顧客獲得経路、原価の内訳は開示されていない。2026年6月創業で、拠点は米国サンフランシスコ、チームは2人だが、売上や利益などの財務数値は示されていない。設備データを基に対応の実行から効果検証までつなぐ点が強みとなる一方、運用設備への接続や制御権限の確保、現場ごとの安全性と信頼性が主な課題となる。

正体A・ほぼ特定

正体: Edviro（YC Summer 2026）。電力計、空調、蓄電池、太陽光発電設備などと接続し、異常の診断から保守調整、許可された設備の制御まで担うエネルギー設備運用AIを開発する。エネルギーインフラやデータセンターの運営者向けで、米国サンフランシスコを拠点とする2人のチームだ。

Y Combinator Summer 2026掲載のエネルギー設備運用AI企業
米国サンフランシスコ拠点、チーム規模2人
電力計や空調、蓄電池、太陽光設備との接続に対応

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。エネルギー設備の管理や制御に近い領域には、自然電力のShizen Connectなどがあるが、記載された機能全体との同一性は確認できない。日本で展開する場合は、設備を遠隔制御する際の電気安全や保守責任、施設ごとの接続条件への対応が論点となる。

10社

Lightfield — 社内法務の判断を先回りする業務支援

Lightfieldは、企業の社内法務チーム向けに、法務担当者へ届く前の業務を処理するサービスである。メール、チャット、業務システムから背景情報を集め、社内規程や過去の判断を踏まえて作業し、完成した内容を法務担当者の承認に回す。収益モデル、料金、顧客獲得チャネル、運営体制や原価は公開データに記載がない。2026年8月創業で、チーム規模は2人だが、売上や利用者数などの財務・事業規模は示されていない。複数の社内情報と過去の判断を業務に反映し、法務チームの確認前に作業を進める点が特徴である。一方、処理の正確性や社内規程への適合性、機密情報の取り扱いが主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Lightfield（YC Fall 2026）。企業のメール、チャット、業務システムに接続し、社内規程や過去の判断を参照して法務業務を処理し、社内弁護士の承認に回すサービスである。社内法務チーム向けで、拠点は米国カリフォルニア州サンフランシスコ、チーム規模は2人である。

Y Combinator掲載社名Lightfield・Fall 2026バッチ
米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点とする企業
社内法務向けにメール・チャット等と接続するサービス
チーム規模2人・2026年8月創業

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域には、法務業務のデジタル化を手掛けるLegalOn TechnologiesやMNTSQがある。社内システムとの連携や判断の自動化に差別化余地がある一方、機密情報の管理と、弁護士法に関わる業務範囲の整理が必要となる。

11社

CoArena — 実務タスクで操作型AIを競わせる評価基盤

CoArenaは、誰でも利用できるコンピューター操作モデルの比較評価環境を提供し、AI開発企業には実務に即した性能評価と改善用データをもたらす事業だ。利用者は同じ実際のコンピューター作業を2つのモデルに実行させ、結果を比べて優劣を判定する。利用料金や収益モデル、利用者の獲得経路は公開情報に記載がなく、運営チームは2人だ。事業規模や財務数値も開示されていない。実際の作業を用いた第三者評価と、各対戦から得られるデータが強みである。利用者や対戦数が不明なうえ、実作業を再現する環境の整備や評価の一貫性が課題となる可能性がある。

正体A・ほぼ特定

正体: CoArena（YC Summer 2026）。実際のコンピューター作業を2つのコンピューター操作モデルに競わせ、利用者が結果を判定する公開型の評価環境である。幅広い利用者が参加でき、AI開発企業には実務での評価結果とモデル改善用データを提供する。拠点は米国サンフランシスコで、チーム規模は2人。

Y Combinator Summer 2026バッチ掲載、ステータスはActive
米国サンフランシスコ拠点、チーム規模2人、2026年6月創業
実際のコンピューター作業で2モデルを比較する公開型評価環境

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。AI評価やデータ作成の近接領域とは競合しうるが、実際のコンピューター作業で複数モデルを競わせる形式には差別化余地がある。実作業に個人情報や機密情報を含める場合は、取り扱いに関する規制や管理への配慮が必要となる。

12社

Caution — 本番ソフトの実行内容を検証できる機密計算基盤

Cautionは、金融や医療など、侵害時の影響が大きいシステムを運用する開発チーム向けに、機密計算基盤へのソフトウェア配備と検証の仕組みを提供する。Gitを使う手順で、再現可能なセキュアエンクレーブ用イメージの構築やインフラの準備を行い、稼働中のソースコード、ビルド、設定、実行環境が審査済みの内容と一致することを第三者が暗号学的に確認できる。収益モデル、価格、顧客獲得チャネル、運営原価は開示されていない。創業は2026年8月で、チームは5人だが、売上や資金調達などの財務数値は示されていない。専門的なセキュリティ技術なしでは扱いにくい機密計算の導入を簡素化し、クラウド運営者や社内管理者への信頼だけに依存せず稼働内容を証明できる点が強みである。一方、対応するハードウェアやクラウド環境への依存、検証方式の導入・運用負荷、顧客による証明の受容度が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Caution（YC Summer 2026）。機密計算のセキュアエンクレーブ上にソフトウェアを配備し、稼働中のソースコードや設定などを第三者が検証できる基盤を開発している。金融、医療、規制対象データの連携など、機密性の高いシステムを運用する開発チーム向けで、拠点はケイマン諸島のジョージタウン、チームは5人である。

Y Combinator掲載のSummer 2026バッチ、掲載ステータスはActive
拠点はケイマン諸島ジョージタウン、チーム規模は5人
機密計算とセキュアエンクレーブへの配備・検証が主な事業領域

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。機密計算やクラウド上のセキュリティ基盤が近接領域であり、稼働ソフトのソースコードから実行環境まで検証できる点に差別化余地がある。医療・金融などで扱うデータやサービスの要件に応じて、個人情報保護や業界ごとの規制への適合確認が必要となる。

13社

Magma — AIエージェントの実行履歴を収益化する基盤

企業が運用するAIエージェントの実行履歴を収益化するための基盤を提供する事業である。エージェントの実行履歴をどのように集め、価値づけ、収益につなげるかという具体的な仕組みは開示されていない。課金方式、価格、顧客獲得チャネル、運営体制や原価構造も不明である。2026年8月創業でチーム規模は1人だが、売上や利益などの財務数値は示されていない。エージェントの実行履歴を収益化の対象とする点が事業の特徴である。一方、製品の詳細や収益モデルが不明であり、顧客需要や実現可能性を判断しにくいことが主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Magma（YC Summer 2026）。企業がAIエージェントの実行履歴を収益化するための基盤を提供する。サンフランシスコ拠点で、チーム規模は1人である。

Y CombinatorのSummer 2026バッチ掲載・活動中
米国サンフランシスコ拠点、チーム規模1人
企業のエージェント実行履歴の収益化を掲げる事業

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。データ基盤やAIエージェント関連の事業とは近接するが、実行履歴の収益化に絞った競合密度は判断できない。実行履歴に個人情報や機密情報が含まれる場合は、個人情報保護や情報管理への対応が必要となる。

14社

hardware intelligence — AI半導体開発を支援する設計ツール

hardware intelligenceは、AIを動かす半導体に関する開発ツールを提供する事業である。対象顧客は半導体やAI関連の開発者とみられるが、具体的な利用者像や製品機能は公開情報に記載されていない。収益モデル、価格、顧客獲得チャネル、運営体制や原価についても明らかになっていない。2026年7月創業で、チーム規模は2人である。売上高や利益などの財務数値は開示されていない。AI向け半導体に焦点を当てた開発支援が特徴だが、製品の実用性や既存ツールとの差は確認できない。製品の詳細、販売実績、資金状況が不明である点が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: hardware intelligence（YC Summer 2026）。AIを動かす半導体向けのAI開発ツールを掲げる企業で、サンフランシスコを拠点とし、チーム規模は2人である。

2026年夏季バッチに掲載されたサンフランシスコ拠点の企業
2026年7月創業、米国サンフランシスコ拠点、チーム規模2人
AIを動かす半導体向け開発ツールを掲げる企業

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。半導体設計・開発支援の近接領域に位置づけられるが、製品機能が不明なため競合密度や差別化余地は判断できない。

15社

Osseus — ロボット開発をつなぐ設計基盤

Osseusは、ロボット開発チーム向けに、設計・開発情報を横断して管理するプラットフォームを提供する。CAD、ECAD、GitHub、Jira、文書、メッセージ、試験結果を連携し、部品や要求、試験、設計判断の関係を自動で整理する。設計変更の影響調査や関連試験の実行、修正案の作成と再試験を支援し、部品の売買・貸借や供給業者との設計確認にも対応する。収益モデル、価格、顧客獲得経路、運営原価は開示されておらず、チーム規模は2人である。売上や資金調達額などの財務数値も示されていない。開発情報の連携と過去の設計知見の再利用を一体化する点が強みだが、各種ツールとの連携品質や自動生成される修正の信頼性、部品市場の流動性が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Osseus（YC Summer 2026）。ロボット開発で使う設計、要求、試験、議論などを結び付け、変更影響の追跡や試験、設計レビューを支援する開発基盤である。ロボットを開発する企業や技術チームを対象とし、部品の売買・貸借や供給業者との設計確認機能も備える。拠点は記載がなく、チーム規模は2人、創業は2026年7月である。

Y Combinator Summer 2026バッチ掲載のロボット開発基盤
CADやECAD、GitHub、Jiraなどの開発情報を連携
ロボット開発企業向けの設計変更影響追跡と試験支援
チーム規模2人、創業2026年7月、拠点の記載なし

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域には、製造業の設計・図面情報を扱うCADDi Drawerがあるが、ロボット開発の依存関係管理や試験自動化とは提供範囲が異なる。製造業の既存設計基盤との連携や、機密性の高い設計データの管理が差別化と導入上の論点になる。

16社

hiloop — エージェントを継続改善する研究基盤

hiloopは、汎用モデルでは十分な性能が出ない業務に取り組むチーム向けに、エージェントやモデルの訓練・改善を支援するサービスである。利用者が課題、既存のエージェントまたはモデル、評価方法を提供すると、データや追加学習、継続学習、指示文、ツール、実行環境などを組み合わせて改善実験を行い、検証済みの結果を返す。自社運用のクラウド環境またはhiloopのホスト環境で利用でき、実験履歴の管理、計算資源の調整、統計的な検証も提供する。料金、収益モデル、顧客獲得方法、運営原価は開示されておらず、早期利用の問い合わせを受け付けている。サンフランシスコを拠点とする2人のチームで、創業は2026年7月であり、売上や財務数値は示されていない。評価に基づく改善結果と実験履歴の蓄積が強みとなる一方、改善の再現性や導入効果、計算費用、顧客データの取り扱いが主なリスクである。

正体A・ほぼ特定

正体: hiloop（YC Summer 2026）。既存のエージェントやモデルと評価方法を受け取り、追加学習や継続学習などの実験を自動で進め、検証済みの改善結果を返す研究基盤である。エージェントやモデルの性能向上を目指すチーム向けで、サンフランシスコ拠点、チーム規模は2人である。

Y CombinatorのSummer 2026バッチに掲載された企業情報
サンフランシスコを拠点とするチーム規模2人の開発体制
課題と評価方法を受けてモデル改善実験を行う研究基盤
ホスト環境と顧客クラウド環境の双方での提供形態

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。モデル開発支援や機械学習基盤は近接領域だが、評価に基づく自動実験と検証済み改善結果を一体で提供する点には差別化余地がある。顧客データを扱う場合は、個人情報や機密情報の管理が導入上の注意点となる。

17社

Nex — 大量の営業業務を自動化する運用基盤

Nexは、汎用エージェントでは対応が難しい複雑で大量の営業業務を、企業向けに構築・実行する事業だ。営業や市場開拓に関わる一連の業務を自動化するが、具体的な製品仕様や課金方式は公開されていない。価格、顧客獲得チャネル、運営体制や原価についても情報は示されていない。2026年7月創業で、チームは5人である。売上高や利益などの財務数値は開示されていない。創業チームにはHubSpotの大手顧客向け基盤3件を運営した経験があり、HubSpot創業者のDharmesh Shahから支援を受けている。事業実績や導入状況が不明なことに加え、汎用エージェントとの性能差や顧客情報の取り扱いが主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Nex（YC Summer 2026）。汎用エージェントが苦手とする複雑かつ大量の営業・市場開拓業務を構築し、実行するサービスを開発する。サンフランシスコを拠点とし、チームは5人で、HubSpotの大手顧客向け基盤3件を運営した元社員が創業し、HubSpot創業者のDharmesh Shahが支援している。

Y CombinatorのSummer 2026バッチに掲載された営業業務自動化企業
サンフランシスコ拠点、チーム5人、2026年7月創業
HubSpotの大手顧客向け基盤3件の運営経験を持つ創業チーム
HubSpot創業者Dharmesh Shahによる支援

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。営業業務の自動化や顧客管理の近接領域とは重なるが、Nexと同じ複雑な高頻度業務の構築・実行を主眼とする国内サービスとの競合密度は判断しにくい。顧客情報を扱う場合は、個人情報の管理や営業連絡に関する国内ルールへの対応が必要となる。

18社

OneCLI — 社員ごとに安全な業務エージェントを提供

OneCLIは、企業の各従業員に、業務ツールと連携する個別のアシスタントエージェントを提供する事業だ。GitHub、Gmail、Notion、Dropbox、顧客管理システムとチャットやSlackから接続でき、管理者がワークスペース全体の利用方針を設定する。認証情報はエージェントに持たせず、通信層で要求ごとに認可した後に注入する仕組みで、オープンソースとして提供される。料金、収益モデル、販売経路、運営体制や原価は開示されておらず、掲載上のチーム規模は0人である。2026年7月創業とされるが、売上や顧客数などの財務・事業規模は示されていない。認証情報をエージェントから分離する設計が強みである一方、連携先の範囲や安全性の実運用実績、収益化の見通しは確認できない。

正体A・ほぼ特定

正体: OneCLI（YC Summer 2026）。企業チーム向けのオープンソースのエージェント基盤で、従業員ごとの隔離環境付きアシスタントを提供し、GitHubやGmailなどの業務ツールと接続する。管理者がワークスペース共通の方針を制御し、認証情報は要求ごとに認可した後、通信層から注入する。拠点は米国カリフォルニア州サンフランシスコで、創業は2026年7月、チーム規模は0人と掲載されている。

YC掲載名OneCLI、Summer 2026バッチの企業情報
サンフランシスコ拠点、2026年7月創業の掲載情報
チーム規模0人、企業向けセキュリティ分野の掲載情報
従業員別の隔離型アシスタントと管理者向け方針制御

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域には、企業向け生成AIや業務アシスタントのサービスがあるが、従業員別の隔離環境と認証情報の要求ごとの注入を組み合わせる点が差別化の余地となる。導入時は、個人情報や機密情報の取り扱い、連携先ごとのアクセス権限管理が重要となる。

19社

SpaceFlow Technologies, Inc. — 現物産業の調達業務を支える運用サービス

SpaceFlowは、物理的な製品を製造、輸送、提供する企業の調達チームに、調達業務の支援サービスを提供する。支出の管理対象を広げ、調達先選定から契約までの業務を進め、特定したコスト削減を実際の削減につなげる仕組みである。既存システムを置き換えず、人員を増やさずに調達業務を進めることを掲げている。収益モデル、料金、顧客獲得経路、運営人員や原価構造は公開されていない。2026年8月創業で、チーム規模は4人だが、売上や利益などの財務数値は開示されていない。既存システムを維持したまま削減効果の実現まで支援する点が強みとなる一方、導入実績や削減効果、サービスの運用方法が明らかでない点はリスクである。

正体A・ほぼ特定

正体: SpaceFlow Technologies, Inc.（YC Summer 2026）。物理的な製品を扱う企業向けに、支出管理の拡大、調達先選定から契約までの業務、削減効果の実現を支援する調達サービスを提供する。拠点は米国カリフォルニア州サンフランシスコで、チーム規模は4人、創業は2026年8月である。

YC Summer 2026掲載、物理財を扱う企業向けの調達支援事業
米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点とする企業
2026年8月創業、チーム規模4人の調達サービス企業

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。購買・調達業務の効率化ではA1AやSAP Aribaが近接領域にある。競合サービスが存在する領域のため、既存システムを維持しながら削減効果の実現まで担う点に差別化余地がある。日本で展開する場合は、取引条件や下請法など関連法令への適合に注意が必要となる。

20社

Agent FM — 複数のコーディングエージェントを一括監督する開発者向けチャット

Agent FMは、複数のコーディングエージェントを使うエンジニア向けのデスクトップアプリである。エージェントの進捗、障害、前提、判断をグループチャットに集約し、テキストと音声でリアルタイムに確認して、その場から指示できる。Claude CodeやCodexの各セッションを個別に切り替え、長い出力を読み返す手間を減らす仕組みだ。料金体系、売上高、顧客獲得経路、運営費用は開示されておらず、収益モデルや採算性は判断できない。2026年8月創業でチームは2人だが、事業規模を示す財務数値は提示されていない。複数エージェントの状況を一画面で把握し、音声でも進捗を受け取れる点が強みである。一方、利用者がエージェントを併用する需要や、機密性の高いソースコードを扱う際の信頼性が普及上の課題となる。

正体A・ほぼ特定

正体: Agent FM（YC Summer 2026）。複数のコーディングエージェントの進捗や判断をグループチャットに集約し、エンジニアがテキストや音声で状況を把握して指示するデスクトップアプリを提供する。対象はコーディングエージェントを利用するエンジニアで、拠点は米国カリフォルニア州サンフランシスコ、チーム規模は2人である。

YC Summer 2026掲載の開発者向けデスクトップアプリ
米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点とする会社
コーディングエージェントの進捗共有と指示に特化
チーム規模2人、創業年月は2026年8月

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。開発者向け支援ツールやコーディングエージェントが近接領域であり、複数製品の状況集約と音声通知に差別化余地がある。ソースコードや開発情報を扱うため、導入時には情報管理と社内規程への適合が論点となる。

21社

OpenRelay — 機器を選ばない分散型AI推論基盤

OpenRelayは、企業の技術・製品・デザイン部門向けに、特定の機器に依存しない分散型AI推論を提供する事業である。推論処理を複数の機器に分散する仕組みだが、課金方法や価格、顧客獲得チャネル、運営体制や原価は開示されていない。2026年7月創業でチームは2人だが、売上や資金調達額などの財務情報は示されていない。機器を選ばず推論を分散できる点が、提供内容から読み取れる特徴である。導入実績や対応機器、性能、セキュリティ、収益モデルが不明なため、事業の実効性と拡張性の評価には追加情報が必要だ。

正体A・ほぼ特定

正体: OpenRelay（YC Summer 2026）。機器を限定せず、分散してAI推論を実行する仕組みを提供する会社である。企業の技術・製品・デザイン部門を対象としており、米国ワシントン州シアトルを拠点に2人で運営している。

YC Summer 2026掲載の分散型AI推論事業
米国ワシントン州シアトルを拠点とする企業
2026年7月創業・チーム規模2人

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。さくらインターネットやGMOインターネットグループは計算資源の提供という近接領域に位置するが、公開情報からは同じ分散推論の仕組みとは確認できない。競合密度は提供方式の詳細次第であり、顧客データを扱う場合は個人情報保護や機密情報管理への対応が必要となる。

22社

Verdict Machine — 金融機関の暗号資産取引を守る防御基盤

金融機関向けに、オンチェーン環境の把握からサイバーリスク評価、対策設定までを提供する事業だ。AIで各機関の環境を分析し、取引実行前のポリシー照合や継続的なセキュリティ評価、ウォレット審査を行う。料金体系や売上高は開示されておらず、資産運用会社やデジタル資産インフラ事業者との実証導入を起点に、大手銀行の関連部門とも評価を進めている。チームは4人で、創業チームはCheck Pointでブロックチェーンセキュリティを立ち上げ、主導した。顧客候補のシステムは金融機関向けに毎週数十億ドルを動かしているが、これは同社の取扱高や売上規模を示す数値ではない。実績や導入効果がまだ示されておらず、顧客環境との連携や金融機関の審査を経て商用化できるかが主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Verdict Machine（YC Summer 2026）。金融機関のオンチェーン環境を分析し、暗号資産取引の実行前審査や継続的なリスク評価、ウォレット審査を行うサイバーセキュリティ企業である。資産運用会社、デジタル資産インフラ事業者、銀行のデジタル資産部門を対象とし、拠点はイスラエルのテルアビブ、チームは4人である。

YC Summer 2026掲載の金融機関向け暗号資産セキュリティ企業
イスラエルのテルアビブ拠点、チーム規模4人
取引前審査と継続的なサイバーリスク評価を提供
Check Pointでブロックチェーンセキュリティを率いた創業チーム

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。暗号資産の取引監視やサイバーセキュリティは近接領域であり、金融機関向けの導入実績や既存システムとの連携が差別化の鍵となる。日本で展開する場合、暗号資産交換業者や金融機関のセキュリティ審査、関連法令への対応が必要となる。

23社

HyperProbe — エージェント向け本番障害解析基盤

HyperProbeは、本番環境で稼働するソフトウェアの障害を自律的に調査する開発エージェント向けの基盤である。SDKが稼働中のサービスに影響を抑えた計測点を追加し、障害発生時のメモリ上の変数状態を読み取ることで、ログから原因を推定する従来手法を補う。再デプロイは不要で、CPU負荷は1%未満、個人情報は自動で秘匿する設計だ。課金方式、価格、顧客獲得チャネル、運営原価は開示されていない。チームは8人で、売上や利益などの財務数値も示されていない。障害対応を自動化し、調査時間を短縮できる点が強みだが、実際の効果や導入実績は不明であり、メモリ情報の適切な秘匿や本番環境への計測導入が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: HyperProbe（YC Summer 2026）。稼働中のサービスに計測点を追加し、障害発生時の変数状態を取得して、開発エージェントが本番障害を調査できる基盤を提供する。開発・運用チーム向けの製品で、拠点は米国カリフォルニア州サンフランシスコ、チーム規模は8人である。

YC掲載社名HyperProbe・Summer 2026バッチ
米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点とする企業
開発エージェント向け本番障害解析基盤の提供
チーム規模8人・2026年7月創業

日本での競合

近接する日本のサービスとして、はてなのMackerel、Datadog、Sentryが挙げられる。監視や障害調査の領域では競合が存在する一方、稼働中の変数状態をエージェント向けに取得する点に差別化余地がある。個人情報を扱う可能性があるため、日本での導入時には情報管理や個人情報保護への対応が重要となる。

24社

Hubble — 医療記録を統合する開発者向け基盤

Hubbleは、患者の医療記録を必要とする法律、生命保険の引受審査、臨床試験、デジタルヘルス企業に、記録取得機能を提供する事業だ。AIエージェントが多数の電子カルテシステムや保険者から人手に近い方法で記録を取得し、単一のAPIを通じて整形したデータを届ける。課金は利用量に応じた従量制で、公開後3週間以内に最初の有料顧客を獲得した。チームは2人で、創業者はGrow TherapyとOne Medicalで患者数百万人に使われるAIエージェントや医療向けAI基盤の構築に携わった。売上高や顧客数などの財務・事業規模は開示されていない。多数の医療情報システムから記録を集める技術と創業者の実務経験が強みだが、データ取得の精度や網羅性、機微な医療情報の取り扱いが主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Hubble（YC Summer 2026）。患者の医療記録をAIエージェントで取得・整理し、開発者が単一のAPIから利用できるようにする医療情報基盤だ。法律、生命保険の引受審査、臨床試験、デジタルヘルスなど、患者記録を判断材料とする企業向けである。米国シアトル拠点で、チーム規模は2人だ。

YC掲載のバッチはSummer 2026、ステータスはActive
米国ワシントン州シアトルを拠点とする医療情報基盤
チーム規模2人、創業時期は2026年7月
創業者がGrow TherapyとOne Medicalの医療向けAI基盤に従事

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域には、医療機関向けの診療支援や医療情報活用を手がけるUbieがあるが、患者記録を複数のシステムから取得して開発者向けに提供する事業とは異なる。競合密度は限定的とみられる一方、医療情報の取得・利用では個人情報保護や医療情報の適切な管理が重要となる。

25社

Palisade — 端末群のOS脆弱性を発見・修正するセキュリティ基盤

Palisadeは、企業の端末群を対象にOSレベルの脆弱性を発見し、修正するセキュリティ事業である。脆弱性の特定と修正を行う仕組みだが、具体的な製品機能や導入方法は公開データに記載されていない。課金方式、価格、顧客獲得チャネルも明らかでなく、チーム規模は1人である。売上高や顧客数などの事業規模・財務数値は示されていない。端末群の脆弱性発見から修正までを扱う点が強みとなりうる。実績や修正の精度、対応するOSの範囲が不明であり、1人のチームで運営する点も主なリスクである。

正体A・ほぼ特定

正体: Palisade（YC Summer 2026）。企業の端末群を対象に、OSレベルの脆弱性を見つけて修正する製品を開発する会社である。B2B向けで、サンフランシスコを拠点とし、チーム規模は1人である。

YC Summer 2026掲載のB2Bセキュリティ企業
端末群のOS脆弱性を発見し修正する製品
米国サンフランシスコ拠点・チーム規模1人

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。トレンドマイクロやLACは、企業向けセキュリティの近接領域に位置する。脆弱性管理や端末保護の競合密度、差別化余地は製品の対応範囲が不明なため判断しにくい。日本で提供する場合は、脆弱性情報や端末データの取り扱いに関する法令・契約上の要件を確認する必要がある。

26社

Mireye — AIエージェント向け現実世界の地理情報基盤

Mireyeは、現実世界で判断や行動を行うAIエージェント向けに、場所に関するデータや機能を提供する基盤を開発している。APIとMCPを通じ、地理情報、電力、人口、地域政策など複数の情報源を接続し、データ補完や変化の兆候、各種ツールを利用可能にする仕組みだ。収益モデルや価格、顧客獲得チャネルは開示されておらず、運営体制は2人である。2026年6月創業で、売上や利益などの財務数値は示されていない。情報源を横断してエージェントが扱いやすい形に整える点が強みとなる。情報の正確性や更新頻度、各情報源の利用条件、エージェントによる実世界での判断の信頼性が主なリスクだ。

正体A・ほぼ特定

正体: Mireye（YC Summer 2026）。場所に関する情報を統合し、AIエージェントが現実世界で判断・行動するためのデータ補完、変化の兆候、ツールをAPIとMCPで提供する基盤を開発する。対象は物理世界を扱うAIエージェントとその開発者で、拠点は米国カリフォルニア州サンフランシスコ、チームは2人である。

Y Combinator Summer 2026バッチ掲載のアクティブ企業
米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点とする企業
チーム規模2人、2026年6月創業の地理情報基盤
APIとMCPで場所情報をAIエージェントに提供する事業

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域には、地図・位置情報データを提供するゼンリンがある。情報源を横断してAIエージェント向けに整える点には差別化余地がある一方、位置情報や個人情報の取り扱い、データ利用条件への配慮が必要となる。

27社

Derya — 産業サプライチェーンの調達・物流自動化基盤

Deryaは、スタートアップ、中小企業、大企業に対し、調達先の開拓から購買、商品の流通までを担うサプライチェーン自動化を提供する事業だ。ロボット、商品取引、食品・飲料分野の企業に導入し、調達や各種業務機能を自動化する。収益モデル、料金、顧客獲得経路、運営原価は開示されておらず、顧客の業務基盤とサプライチェーン基盤への統合を掲げている。2026年7月創業で、拠点は米国サンフランシスコ、チームは2人だが、売上高や利益などの財務数値は示されていない。調達から流通までを横断し、顧客企業の業務に直接組み込む点が強みとなる。創業初期でチームが小さく、価格や導入実績、財務規模が不明なため、幅広い業務を安定して担えるかが主なリスクだ。

正体A・ほぼ特定

正体: Derya（YC Summer 2026）。企業のサプライチェーン業務に組み込む自動化エージェントを提供し、調達先の開拓や購買、流通、各種業務機能を支援する。ロボット、商品取引、食品・飲料分野のスタートアップ、中小企業、大企業を対象とし、米国サンフランシスコを拠点に2人で運営する。

YC Summer 2026掲載のサプライチェーン自動化企業
米国サンフランシスコ拠点・チーム規模2人
調達先開拓から購買、流通までを支援する事業

日本での競合

近接領域の企業として、製造業の調達プラットフォームを展開するキャディや、物流業務の管理を支援するHacobuがある。調達から流通までを自動化する同型サービスとの競合密度は判断しにくく、業種横断の業務統合に差別化余地がある。日本で展開する場合は、食品などの取扱商品に応じた関連法令や、顧客企業の調達・物流システムとの接続が課題となる。

28社

Decawork — 企業内AIエージェントの統制基盤

Decaworkは、社内で使われるAIエージェントの導入、統制、保守を一元化する仕組みをIT部門に提供する事業だ。各エージェントに個別の識別情報と権限を絞った認証情報を付与し、稼働前の承認、実行状況の監視、操作履歴の監査、機密操作の承認を可能にする。利用されないエージェントの停止や障害通知にも対応する。収益モデル、価格、顧客獲得チャネル、運営体制や原価は公開情報に記載がない。2026年7月創業で、チームは2人だが、売上や利益などの財務数値は示されていない。社内に分散するエージェントを可視化し、権限管理と監査をまとめられる点が強みである一方、導入企業の需要、既存システムとの連携、認証情報や機密データの管理が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Decawork（YC Summer 2026）。企業内で稼働するAIエージェントを、IT部門が導入前承認から権限管理、実行監視、監査までまとめて管理する基盤を開発する。対象は社内エージェントを統制したいITチームで、拠点は米国カリフォルニア州サンフランシスコ、チーム規模は2人である。

YC Summer 2026掲載の企業向けエージェント統制基盤
米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点とする企業
2026年7月創業、チーム規模2人

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。企業向けのIT運用・セキュリティ管理に近い領域であり、既存の管理製品との機能競合や連携が論点となる。日本で展開する場合は、個人情報や機密情報へのアクセス権限、操作記録の管理に注意が必要である。

29社

Agnost AI — 対話型AIの会話分析・改善基盤

企業が利用者と対話型AIエージェントの会話を分析し、見えにくい失敗を特定する事業だ。分析した会話データを使って個別モデルを構築し、エージェントの性能向上と運用コストの低減を目指す。課金方式や価格、顧客獲得経路、運営体制や原価の詳細は公開データにない。2026年7月創業で、チームは2人だが、売上や資金調達などの財務数値は示されていない。全会話を分析対象とし、そのデータを改善用モデルの構築にも活用する点が強みとなる。導入実績や改善効果は明らかでなく、会話データの品質や個人情報の取り扱いが主なリスクだ。

正体A・ほぼ特定

正体: Agnost AI（YC Summer 2026）。企業の対話型AIエージェントと利用者の会話を分析し、失敗箇所の発見と、エージェント向け個別モデルの構築を行う。米国サンフランシスコを拠点とし、チーム規模は2人である。

YC Summer 2026掲載の対話型AI分析・改善サービス
米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点とする企業
2026年7月創業、チーム規模2人

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。対話型AIの分析や顧客対応の改善に近い領域には関連サービスがあるが、本件と同じ仕組みとの比較は確認できない。会話分析市場の競争密度は判断しにくく、全会話を活用した改善の実効性が差別化の鍵となる。導入時には個人情報保護法に沿った会話データの取得・利用と管理が必要だ。

30社

Inkbox — AIエージェントに専用の連絡先と連携手段を提供する基盤

Inkboxは、AIエージェントをチームの一員のように運用したい企業や開発者に、エージェントの識別情報と通信機能を提供する事業だ。各エージェントに固有のメールアドレス、電話番号、iMessageを持たせ、エージェント同士がタスクを委任するための通信経路も用意する。料金体系、販売方法、顧客獲得チャネル、運営体制の詳細は公開情報にない。2026年7月創業で、チームは3人だが、売上や利益などの財務数値は示されていない。個々のエージェントに継続的な識別情報を与え、連絡とタスク連携をまとめて支援する点が強みとなる。一方、エージェント間通信の安全性や誤作動への対策、電話番号やメッセージ機能の提供条件、需要の立ち上がりが主なリスクだ。

正体A・ほぼ特定

正体: Inkbox（YC Summer 2026）。AIエージェントごとにメールアドレス、電話番号、iMessageを割り当て、エージェント同士のタスク委任を支援する通信基盤を開発している。米国サンフランシスコを拠点とし、チーム規模は3人である。

Y CombinatorのSummer 2026バッチに掲載された企業情報
米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点とする開発チーム
チーム規模3人、2026年7月創業の企業データ
各エージェントにメール・電話・iMessageを付与する製品説明

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域としては、AIエージェントの運用基盤や企業向け連絡手段との競合が想定されるが、提示データだけでは特定の日本企業を競合として挙げられない。導入が広がる場合は、電話番号やメッセージの取り扱いに関する法令・通信事業者の条件を確認する必要がある。

31社

Markov — 先端AI研究所向けの熟練操作データ事業

Markovは、最先端のAI研究所向けに、専門家によるコンピューター操作データを販売する事業だ。収益源はデータ販売で、価格や契約形態の詳細は公開されていない。オープンソースのデータセットも公開しており、Hugging Faceで20万回超のダウンロードを記録している。販売したデータは3.3万時間超で、チームは2人、創業は2026年6月である。専門家が作成した操作データと公開データセットの実績が強みとなる。顧客が最先端のAI研究所に限られる可能性や、小規模チームでのデータ供給体制が主なリスクだ。

正体A・ほぼ特定

正体: Markov（YC Summer 2026）。最先端のAI研究所向けに、専門家によるコンピューター操作データを販売し、オープンソースのデータセットも提供する会社だ。拠点は米国カリフォルニア州サンフランシスコで、チーム規模は2人である。

YC Summer 2026採択・2026年6月創業のデータ事業者
米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点とする企業
専門家のコンピューター操作データを最先端AI研究所へ販売
チーム2人・公開データセットは20万回超ダウンロード

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。データラベリングやAI学習用データ整備が近接領域だが、専門家によるコンピューター操作データの供給とは区別される。日本で展開する場合、操作データに個人情報が含まれる際は個人情報保護への対応が必要となる。

32社

Familiar — 映像の翻訳と吹き替えをリアルタイム化する基盤

映画やテレビ、ライブ配信、広告、教育、ポッドキャストなどの映像を扱う企業や制作者に、音声と映像を一体で翻訳する基盤を提供する事業だ。場面や話者、笑い声や周囲の音を含む音響を読み取り、翻訳音声と口の動きを生成することで、収録済み映像とライブの双方に対応する。課金方式、価格、顧客獲得チャネル、提供時の運営体制や原価は公開情報に記載がない。2026年8月創業、チームは8人で、創業者らは2021年以降、研究論文100本超を発表し、引用数は1万件を超えるとしている。会社は競合製品との比較で、背景音の誤りが270%多く、同社の音声は本人らしさが27.8%高いと主張するが、評価条件や第三者検証は示されていない。収益や導入実績も不明であり、翻訳品質や遅延、声・映像の権利処理、事業化の進捗が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Familiar（YC Summer 2026）。映像の場面、話者、音響をまとめて認識し、翻訳音声と口の動きを生成するリアルタイム映像翻訳基盤を開発する会社だ。映画・テレビからライブ配信、企業・教育、広告、制作者向けまでを対象とし、カナダのトロントを拠点に8人で運営する。

YC掲載名Familiar、Summer 2026バッチの映像翻訳基盤
カナダ・オンタリオ州トロントを拠点とする8人のチーム
2026年8月創業、音声と映像を一体処理する翻訳技術

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。映像翻訳や吹き替えの制作会社、字幕・音声翻訳サービスが近接領域となるが、ライブ映像をリアルタイムで音声と口の動きまで翻訳する点が差別化余地となる。日本展開では、声の利用許諾、著作権、出演者の肖像や人格に関わる権利への対応が必要となる。

33社

Waybill — ハードウェア企業向け調達・在庫管理代行

ハードウェア開発チームに、部品の調達から在庫管理までを一括して提供する事業である。部品名や仕様書、部品表を受け取り、仕入先の選定と見積取得、承認手続き、支払い、輸送、通関、配送追跡、在庫数の更新を担う。料金体系や価格、顧客獲得チャネル、運営体制、原価に関する情報は開示されていない。2026年創業で、チーム規模は5人であり、売上や利益などの財務数値は示されていない。調達から納品後の在庫把握までを一連の業務として引き受ける点が強みである。仕入先や輸送網への依存、通関・配送の遅延、在庫情報の正確性が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Waybill（YC Summer 2026）。ハードウェア企業から部品名、仕様書、部品表を受け取り、調達、見積取得、承認、支払い、輸送・通関、配送追跡、在庫更新までを代行する調達・在庫管理サービスである。ハードウェア開発チーム向けで、インドのグルガオンを拠点とし、チーム規模は5人である。

YC掲載社名Waybill・Summer 2026バッチ・ステータスActive
インドのグルガオン拠点・チーム規模5人
部品調達から通関、配送追跡、在庫更新までを一括代行

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。調達代行や物流管理は近接領域だが、本件のようにハードウェア企業の部品手配から在庫更新までを一括して担う点が差別化余地となる。日本で事業を行う場合は、輸入通関や各種規制への対応が必要となる。

34社

Executor — エージェント接続を一元化する開発基盤

Executorは、AIエージェントを利用する企業の開発者や運用担当者に、各種サービスやデータへの接続をまとめて管理する基盤を提供する。MCPゲートウェイを通じて1度の認証で複数の連携先に接続し、MCP、GraphQL、OpenAPI対応の接続先を任意のクライアントから利用できる。料金、収益モデル、顧客獲得チャネル、運営体制や原価の詳細は開示されていない。2026年7月創業で、チームは1人だが、売上や利益などの財務数値は示されていない。複数の接続方式と連携先を一元管理できる点が強みである。一方、事業規模や収益性が不明なほか、本番環境のサービスやデータへのアクセスを扱うため、権限管理や情報セキュリティが主要なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Executor（YC Summer 2026）。MCPゲートウェイを提供し、企業の開発者や運用担当者がAIエージェントをMCP、GraphQL、OpenAPI対応のサービスやデータに接続し、複数の連携先を一元管理できるようにする。米国サンフランシスコ拠点で、チーム規模は1人である。

Y CombinatorのSummer 2026バッチに掲載された企業
米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点とする
チーム規模1人、創業時期は2026年7月
MCP、GraphQL、OpenAPI対応の接続管理基盤

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域にはAPI連携や業務自動化のサービスがあるが、エージェント向けの接続管理基盤とは用途が異なる。競合密度や差別化余地は、導入先の対応範囲と管理機能によって左右される。本番データへのアクセスを扱うため、個人情報保護や企業ごとの情報セキュリティ要件への対応が重要となる。

35社

TryNearby — 近隣クリエイターを活用した飲食店向け集客支援

TryNearbyは、地域の飲食店に近隣在住のクリエイターによる来店、撮影、編集、口コミ投稿を提供するマーケティング事業である。飲食店は月額制で利用し、地元のクリエイターによる訪問予約を継続的に受けられるが、料金額や顧客獲得チャネルは開示されていない。照合、予約、クリエイターとのやり取りはAIエージェントが担い、投稿先はTikTokやInstagramのほか、AI検索にも広がっている。南カリフォルニアで100店超の飲食店と数千人のクリエイターが利用しており、売上や利益などの財務数値は示されていない。自動化された運営と地域に根差した投稿の継続により、飲食店の発見機会を積み上げられる点が強みである。一方、投稿の品質や集客効果のばらつき、プラットフォームの表示アルゴリズム変更、地域ごとの供給確保が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: TryNearby（YC Summer 2026）。近隣のクリエイターと地域の飲食店を結び、来店、撮影、編集、口コミ投稿までを手配するマーケティングサービスである。飲食店向けの月額制で、照合や予約、クリエイターとの連絡をAIエージェントが処理する。ロサンゼルス拠点で、チームは5人である。

Y Combinator Summer 2026バッチの掲載企業
ロサンゼルス拠点、チーム規模5人
飲食店と近隣クリエイターを結ぶ月額制サービス

日本での競合

近接領域には、インフルエンサーマーケティングを手掛けるトリドリマーケティングやLIDDELLがある。地域の飲食店と近隣クリエイターの来店・投稿を一括手配する同型サービスとは機能の重なりがある一方、地域単位での供給網や運用自動化に差別化余地がある。広告であることの明示など、景品表示法に沿った表示運用が必要となる。

36社

Ekho Labs — 世界情勢の変化を捉える貨物リスク予測

Ekho Labsは、戦争やストライキ、関税によって影響を受ける貨物を特定し、対応策を示す物流チーム向けの予測サービスを提供する。過去8年間にエスカレーション予測に取り組んだチームの予測エンジンを物流分野に応用し、世界情勢の変化から輸送への影響を見積もる仕組みだ。課金方法、価格、顧客獲得チャネル、運営体制や原価は公開情報に記載がない。2026年7月創業で、チーム規模は0人と掲載されており、売上や財務数値は示されていない。地政学的な変化を貨物単位のリスクと対応策に結び付ける点が強みとなる。予測の精度や情報の鮮度、チーム規模が限られる中での運営体制が主なリスクだ。

正体A・ほぼ特定

正体: Ekho Labs（YC Summer 2026）。戦争、ストライキ、関税などが国際輸送に及ぼす影響を予測し、リスクにさらされる貨物と対応策を物流チームに示すサービスを開発する。対象は貨物輸送に関わる企業の物流チームで、拠点は米国ニューヨーク市、掲載上のチーム規模は0人である。

Y Combinator掲載社名Ekho Labs、Summer 2026バッチ
ニューヨーク市を拠点とする物流向けリスク予測サービス
掲載チーム規模0人、創業2026年7月

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。国際物流の可視化や輸送管理が近接領域となる。競合密度や差別化余地は、予測精度と日本企業の輸送データへの適合性に左右される。

37社

Fabraix — 顧客向けAIの自動攻撃検証基盤

Fabraixは、顧客向けAIエージェントを運用する企業に、脆弱性を継続的に検出する自動レッドチーム製品Nyxを提供する。管理するSaaSやウェブサイトの複製環境を介し、ウェブページや文書、ファイル、メッセージ、ツール出力に悪意ある入力を加えて、エージェントの挙動を検証する仕組みだ。検査を自動化することで、従来の7桁ドル規模の単発診断より低コストで、変更のたびに再検査できるとしているが、課金形態や価格、顧客獲得経路は開示されていない。NyxはFortune 500企業数十社のエージェントで脆弱性を発見し、攻撃型AIセキュリティのベンチマークAgentHarmで攻撃成功率78%を記録したと説明している。比較対象のGPT-5.6 Solは67%であり、同社は攻撃コストを測るベンチマークACEも開発している。売上や利益などの財務数値は示されておらず、チームは2人であるため、事業の拡大には営業や検査運用の体制構築が課題となるほか、ベンチマーク上の成績が実環境での検出力をどこまで示すかも見極めが必要だ。

正体A・ほぼ特定

正体: Fabraix（YC Summer 2026）。顧客向けAIエージェントを攻撃者の視点で検査する製品Nyxを開発し、SaaSやウェブサイトの制御された複製環境を通じて脆弱性を探す会社だ。攻撃型AIセキュリティの評価指標AgentHarmでの検証や、攻撃コストを測るACEの開発にも取り組む。米国サンフランシスコを拠点とし、チーム規模は2人である。

YC Summer 2026バッチ・サンフランシスコ拠点・チーム規模2人
顧客向けAIエージェントを検査する製品Nyxを開発
複製環境を介して脆弱性を探す自動レッドチーム事業
攻撃コストを測る評価指標ACEの開発チーム

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域には企業向けの脆弱性診断やセキュリティ検査サービスがあるが、AIエージェントの挙動を複製環境で継続的に自動検証する点に差別化余地がある。導入時は、個人情報や機密情報を含む入力データの取扱い、検査対象システムへの影響に注意が必要だ。

38社

Rational — 多国籍企業の税務・決算業務を担う会計支援基盤

Rationalは、多国籍取引を大量に処理する企業の社内会計チームに、税務・決算業務を支援するAI従業員を提供する事業だ。国際税務と会計の知識を組み込んだ税務モデルを活用し、税務処理や決算作業の時間を減らし、不要な監査費用の削減を目指す。料金体系、売上モデル、顧客獲得経路、運営上の原価は開示されていない。2026年7月創業で、チームは2人だが、売上や利益などの財務数値は示されていない。複雑な国際取引に必要な専門知識をソフトウェアで提供し、社内チームの負担軽減と監査費用の抑制を狙う点が強みとなる。実績や税務モデルの精度を裏付ける数値はなく、各国の税制対応や会計判断の正確性、企業データの取り扱いが主なリスクである。

正体A・ほぼ特定

正体: Rational（YC Summer 2026）。企業の社内会計チーム向けに、国際税務と会計処理を支援するAI従業員を開発する会社だ。サンフランシスコ拠点で、チーム規模は2人である。

2026年7月創業、サンフランシスコ拠点の会計業務支援会社
YC Summer 2026バッチ、社内会計チーム向けのAI従業員を開発
チーム規模2人、国際税務と会計処理を支援する製品構想

日本での競合

近接領域には、freee会計やマネーフォワードクラウド会計があるが、多国籍企業の国際税務・決算業務に特化した直接の同型は見当たらない。海外税制への対応と業務精度で差別化余地がある一方、日本の税務・会計制度への適合や専門家による確認体制が導入上の要点となる。

39社

Vendo — 製品内で顧客独自機能を作れる拡張基盤

Vendoは、ソフトウェア企業が自社製品の利用者に、独自機能や小規模アプリ、業務自動化を作る手段を提供する。既存のAPIを使い、自社の画面や部品に合わせて表示し、安全な隔離環境で実行するため、提供企業のソースコードには触れない。オープンソースとして単一コマンドで導入でき、既存のエージェントとの接続や、操作実行・画面生成・知識ベースを備えたエージェントの提供にも対応し、導入時にはチームが企業と連携する。料金体系、売上高、原価は開示されていない。2026年創業でチームは2人であり、製品の既存画面やAPIを活用しながら利用者自身に機能拡張を委ねられる点が強みである。導入企業のセキュリティ要件への適合、利用者が作る機能の品質管理、少人数体制での導入支援が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Vendo（YC Summer 2026）。企業向けソフトウェアに組み込み、利用者が自社の画面上で独自機能や小規模アプリを作成し、外部ツール連携や自動化を行える拡張基盤である。サンフランシスコを拠点とし、チーム規模は2人である。

YC Summer 2026掲載の企業向け製品拡張基盤
サンフランシスコ拠点、チーム規模2人
既存API上で利用者が独自機能や自動化を作成

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域にはノーコード開発や業務自動化のサービスがあるが、既存製品の画面内で利用者自身に機能作成を委ねる点とは異なる。企業の顧客データや権限を扱うため、個人情報保護やアクセス制御への対応が導入上の注意点となる。

40社

Click — 対話型AI向け外部情報リサーチ基盤

Clickは、ChatGPTやClaudeの利用者に、会話画面内で外部情報を補うリサーチサービスを提供する事業だ。専門家向け・ソーシャル系プラットフォーム、マーケットプレイス、財務情報などを独自に集め、人物や企業の調査に出典付きの情報を加えるほか、航空券の運賃比較にも対応する。現時点ではリサーチサービスから始めており、収益モデル、課金方法、価格、顧客獲得チャネル、運営体制や原価の情報は開示されていない。チームは1人で、売上や資金調達額などの財務数値も示されていない。会話画面を離れずに、標準のウェブ検索で得にくい専門情報を参照できる点が強みだ。利用先の対話型AIへの依存、情報の網羅性や正確性、事業化と少人数での運営が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Click（YC Summer 2026）。ChatGPTやClaude内で動く外部情報リサーチサービスを開発し、人物・企業の調査に専門プラットフォームやマーケットプレイス、財務情報などの出典付き情報を加える。航空券の運賃比較など、会話内で完結する情報取得にも取り組む。米国サンフランシスコ拠点で、チーム規模は1人である。

Y Combinator Summer 2026バッチの掲載企業
米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点とする事業
チーム規模1人、創業は2026年8月
ChatGPTとClaude内で提供する外部情報リサーチサービス

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。対話型AI内で専門情報を補う仕組みは、既存の検索・企業調査サービスと近接する領域だ。人物・企業情報や財務情報を扱う場合、日本での展開には個人情報や情報の正確性への配慮が必要となる。

41社

Whitespace — 卸売業務を自動化する学習型AI基盤

卸売業者向けに、在庫計画、顧客対応、受注処理を担うAIエージェントを提供する事業である。エージェントが顧客企業の業務を学習し、利用を通じて改善する仕組みを掲げている。収益モデルや料金、顧客獲得チャネル、運営体制、原価については公開情報に記載がない。2026年6月創業で、拠点は米国サンフランシスコ、チームは2人である。売上高や資金調達額などの財務数値は示されていない。卸売業務に特化した複数の作業自動化が強みとなる一方、導入実績や自動化の精度、顧客データの取り扱いは確認できず、事業の初期段階にある点が主なリスクである。

正体A・ほぼ特定

正体: Whitespace（YC Summer 2026）。卸売業者向けに、在庫計画、顧客対応、受注処理を行う学習型AIエージェントを提供する会社である。米国サンフランシスコを拠点とし、チーム規模は2人である。

YC Summer 2026掲載の卸売業向けAIエージェント企業
在庫計画・顧客対応・受注処理を担う製品説明
米国サンフランシスコ拠点・チーム規模2人

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。卸売業向けの販売・在庫管理システムは近接領域であり、アイルの「アラジンオフィス」などが比較対象となる。既存業務システムとの連携や現場ごとの商習慣への対応が、差別化の余地となる。顧客情報や受注データを扱う場合は、個人情報の適切な管理に留意が必要である。

42社

Graphify Labs — 社内コードを検証する知識グラフ基盤

Graphify Labsは、企業のエンジニア向けに、ソースコードや文書、Jiraから検索可能な知識グラフを構築し、変更内容を検証する基盤を提供する。オープンソースのエンジンに加え、企業向け機能ではプルリクエストを確認し、変更後の挙動が従来と同じかを検証するか、問題を再現する入力を示す。知識グラフはコードの変更に合わせて更新され、社内環境または自社クラウドで稼働し、コードやデータを外部に出さずに利用できる。収益モデル、価格、顧客獲得チャネル、運営体制や原価の詳細は開示されていない。エンジンはGitHubで10万5000超のスターを獲得し、ダウンロード数は約500万回で、Rootly、Geotab、Tweddle Group、Superagentのエンジニアが本番環境で利用している。チームは2人で、財務数値は示されていない。主なリスクは、小規模チームで企業向けの導入支援や継続運用を担う負荷と、検証の精度や既存開発環境との適合性が導入判断に影響する点である。

正体A・ほぼ特定

正体: Graphify Labs（YC Summer 2026）。コードベース、文書、Jiraから検索可能な知識グラフを作るオープンソースのエンジンと、プルリクエストの変更を検証する企業向け機能を開発する。対象は、リファクタリングや大規模な移行などの変更を安全に進めたい企業のエンジニアである。英国ロンドンを拠点とし、チーム規模は2人である。

YC Summer 2026バッチに掲載された開発者向け企業
英国ロンドンを拠点とするチーム規模2人の会社
コードや文書、Jiraから知識グラフを構築する製品
プルリクエストの変更を検証する企業向け機能

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。コードレビューや開発者向け支援の近接領域とは競合しうるが、知識グラフと変更の形式検証を組み合わせる点に差別化余地がある。日本企業への導入では、ソースコードの社外持ち出し制限や自社環境への設置要件への対応が重要となる。

43社

machine0 — AIエージェント向けクラウド計算環境

AIエージェントに、処理を実行するためのクラウド仮想マシンを提供する事業だ。利用者はCLIまたはMCPを通じて環境を起動し、エージェント自身が操作できる。課金は分単位で、計算環境は小規模な構成から最大60 vCPU、メモリ240 GB、H100 GPU 8基まで用意する。収益は計算資源の利用料が中心とみられるが、料金単価や獲得チャネル、原価の詳細は示されていない。長時間稼働するコーディング作業や数日かかる自動調査に対応する点が特徴で、パリを拠点にチーム規模1人で運営している。売上や利用者数などの財務・事業規模は公開されておらず、計算資源の調達費や長時間稼働時の採算、クラウド環境の安全性が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: machine0（YC Summer 2026）。AIエージェントがCLIまたはMCPで自ら起動・操作するクラウド仮想マシンを提供する。小規模構成から最大60 vCPU、メモリ240 GB、H100 GPU 8基まで対応し、分単位で課金する。拠点はフランスのパリで、チーム規模は1人である。

YC Summer 2026掲載、フランスのパリを拠点とする企業
チーム規模1人、創業時期は2026年6月と掲載
エージェント向けクラウド仮想マシンをCLIで提供
分単位課金、最大60 vCPU・H100 GPU 8基に対応

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域には、さくらのクラウドやさくらインターネットの高火力シリーズなど、計算資源を提供するサービスがある。エージェント自身による環境操作と分単位課金が差別化余地となる一方、日本企業向けにはデータの保管場所やクラウド利用時の安全管理への配慮が必要となる。

44社

Pluto — 職歴と志向を音声で構造化する人材検索基盤

Plutoは、採用企業や採用業務を担うAIエージェントに、専門人材を探して連絡するための検索基盤を提供する事業だ。専門人材が音声エージェントと約10分会話すると、経験や得意分野、今後の希望が構造化され、履歴書やLinkedInでは捉えにくい情報も検索できるようになる。採用企業はPluto上で人材を見つけて連絡でき、料金体系や収益モデル、顧客獲得チャネル、運営上の原価は公開されていない。専門人材25,000人超が情報を共有し、Mercor、Warp、Rhoを含む50社超が人材探索に利用している。チームは5人で、拠点は米国ニューヨーク市だ。職歴だけでなく能力や希望まで検索対象にできる点が強みだが、情報の正確性や更新、個人情報の取り扱い、収益化の実績は確認できず、普及と継続利用が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Pluto（YC Summer 2026）。専門人材が音声エージェントとの会話で経験、得意分野、今後の希望を伝え、企業や採用業務を担うAIエージェントが検索できる人材情報に整えるプロダクトである。採用企業向けに人材の発見と連絡を支援し、米国ニューヨーク市を拠点に5人で運営している。

YC掲載社名Pluto・Summer 2026バッチの採用人材検索事業
専門人材との約10分の音声会話から経験や志向を構造化
採用企業と採用業務を担うAIエージェント向けの人材探索
米国ニューヨーク市を拠点とする5人のチーム

日本での競合

日本ではビズリーチやLAPRASが、候補者情報の検索や企業による人材探索で近接する。職歴に加えて能力や転職希望を音声で構造化する点には差別化余地がある一方、採用支援の提供形態によっては職業安定法上の規制確認が必要となる。

45社

Peer — 荷主向け貨物輸送の手配・追跡サービス

Peerは荷主向けに、貨物輸送の見積もりから運送会社の選定、配送追跡、集荷後の問題対応までを担う貨物仲介事業を構築している。AIを活用して輸送手配を行うとしているが、具体的な課金方法、価格、顧客獲得チャネルは開示されていない。2026年8月創業で、チームは2人だが、売上高や取扱量などの事業規模・財務数値は示されていない。見積もりから配送完了までを一貫して扱う点が特徴である。小規模な運営体制で輸送手配や配送中の問題に対応できるか、また運送会社の確保やサービス品質を安定させられるかが主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Peer（YC Summer 2026）。荷主に対し、貨物の見積もり、適切なトラック運送会社の選定、配送追跡、集荷から配達までの問題対応を行うAI活用型の貨物仲介サービスを構築している。米国サンフランシスコ拠点で、チーム規模は2人である。

YC Summer 2026掲載の貨物仲介サービス
荷主向けの見積もり・運送会社選定・配送追跡
米国サンフランシスコ拠点・チーム規模2人

日本での競合

近接領域には、荷主と運送会社をつなぐ配送マッチングサービスのPickGoやトラボックスがある。Peerと同様の範囲を一貫して担う直接の同型と断定できる情報はなく、既存のマッチングや物流管理サービスとの競合が想定される。日本で事業を行う場合、貨物利用運送事業などに該当するか、提供形態に応じた規制確認が必要となる。

46社

Cerenovus — 企業記録から改善機会を見つける経営支援AI

企業が生み出す記録を分析し、企業の経営陣や投資会社、アドバイザリー企業に業務改善の機会を提示する事業だ。記録から非効率や問題の兆候を探し、影響度に応じて優先順位を付け、根拠となる情報源とともに提示する。手作業で数週間かかる調査を数分で根拠付きの回答にすることを目指している。料金体系、売上、顧客数、運営費用に関する情報は開示されていない。2026年6月創業で、チームは5人、YCのSummer 2026に参加しているが、財務規模を示す数値はない。幅広い社内記録を横断して見落とされた非効率を発見できる点が強みである一方、データの品質や接続範囲、分析結果の正確性、機密情報の取り扱いが主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Cerenovus（YC Summer 2026）。企業が作成する記録を読み込み、見落とされがちな業務上の非効率や価値創出の機会を発見し、根拠と影響度を添えて優先順位付けする経営支援AIを開発している。企業の経営陣に加え、投資会社やアドバイザリー企業が投資先・支援先の改善に利用する。拠点は米国カリフォルニア州サンフランシスコで、チームは5人、創業は2026年6月である。

YC Summer 2026参加、企業記録を分析する経営支援AIの開発
米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点とする企業
2026年6月創業、チーム規模5人の事業運営体制
企業経営陣と投資会社・助言会社を主な利用対象とする製品

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。経営コンサルティングや業務分析の領域と近いが、社内記録を横断して改善機会を自動で優先順位付けする点で差別化余地がある。個人情報や営業秘密を含む記録を扱う場合は、個人情報保護法への対応や情報管理が導入上の注意点となる。

47社

Traceforce — 端末上のAIアプリ利用を守る企業向けセキュリティ

Traceforceは、社内でChatGPTやClaudeなどのAIアプリを使う企業のセキュリティチームに、端末上での利用状況の可視化と危険な操作の検知・防止を提供する事業だ。従来のセキュリティツールでは対応しにくいAIアプリ固有のリスクに対し、企業の各端末で利用状況を把握し、問題の早期発見と抑止を目指す。課金方式、価格、顧客獲得チャネル、運営原価は公開情報に記載がない。2026年7月創業で、チームは2人だ。売上高や資金調達額などの財務情報も示されていない。強みは端末上のAIアプリ利用に着目し、検知だけでなく危険な操作の防止も掲げる点にある。一方、実際の検知精度や対応範囲、導入企業での運用負荷は不明であり、端末監視に伴う社内合意やプライバシーへの配慮も課題となりうる。

正体A・ほぼ特定

正体: Traceforce（YC Summer 2026）。企業の端末で使われるChatGPTやClaudeなどのAIアプリを可視化し、情報セキュリティ上の危険な操作や侵害を検知・防止するサービスだ。スタートアップから大企業までのセキュリティチームを対象とし、サンフランシスコを拠点に2人で運営している。

Y Combinator Summer 2026バッチの掲載企業
サンフランシスコ拠点、チーム規模2人
企業端末上のAIアプリ利用を可視化・監視するサービス
危険な操作や侵害の早期検知と防止を提供

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域には、企業向けセキュリティ製品を展開するトレンドマイクロやラックがある。端末上のAIアプリ利用に特化する点には差別化余地がある一方、企業向け端末監視では個人情報保護や従業員への説明に配慮が必要だ。

48社

Tarifflo Inc. — 通関申告と関税還付を支える輸入業務基盤

輸入事業者向けに、通関申告、関税の過払い監査・還付支援、関税情報をまとめた基盤を提供する。申告ソフトは無料で、顧客が還付を受けた場合に収益を得る仕組みだが、手数料率は開示されていない。AIが品目分類、関税の重複適用、評価額、原産地に関する申告を監査し、過払いの還付申請を支援するほか、関税率や除外措置の変更情報を提供する。申告は企業自身の申告者コードを使って米国税関・国境警備局に直接行える。チームは5人で、売上高、顧客数、獲得チャネル、運営原価は開示されていない。申告を無料化し、還付機会の発見と将来の関税負担の適正化を一体で扱う点が強みである一方、申告や関税情報の誤り、還付実績に左右される収益、通関規制への対応が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Tarifflo Inc.（YC Summer 2026）。輸入事業者が通関申告を行う無料ソフトと、過払い関税の監査・還付支援、関税情報を一体で提供する会社である。米国ユタ州ソルトレイクシティを拠点とし、チームは5人である。

Y Combinator Summer 2026バッチ掲載の通関・関税関連企業
米国ユタ州ソルトレイクシティを拠点とするチーム
通関申告、関税還付支援、関税情報を一体提供

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。通関申告基盤ではNACCS、貿易情報連携ではTradeWaltzが近接領域にあたる。関税情報の網羅性と還付支援には差別化余地がある一方、日本で展開する場合は税関手続や関税制度への対応が必要となる。

49社

Alkera AI — データ基盤の安全な分析を支援する開発エージェント

企業のデータエンジニアやデータサイエンティストに、データの分析・加工を支援するエージェントを提供する事業だ。IDEまたはCLI上で動作し、データの履歴や系統、チームの知識、Snowflakeやdbt向けのプラグインを活用して、信頼性の高い作業を目指す。利用者は各種サービスを接続して使い始められ、VPCやオンプレミス環境への導入にも対応するが、料金体系や販売チャネルは開示されていない。運営は3人のチームで、売上や利益、顧客数などの財務・事業規模は公表されていない。データの文脈を取り込み、誤報や危険な分析結果を抑えることと、データを組織外に出せない環境にも導入できる点が強みだ。創業直後の小規模チームであり、実績や運用コストは不明で、分析結果の精度や企業データの安全な取り扱いが主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Alkera AI（YC Summer 2026）。IDEやCLIで動作し、データの履歴・系統やチームの知識を参照しながら、データエンジニアリングや分析、データサイエンスを支援するエージェントを開発する会社だ。Snowflakeやdbt向けのプラグインを備え、サンフランシスコを拠点に3人で運営している。

YC Summer 2026掲載、サンフランシスコ拠点、チーム規模3人
IDE・CLIで動作するデータエンジニアリング・分析エージェント
データ履歴・系統、チーム知識、Snowflake・dbt向けプラグインを活用

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域には、データ連携サービスのTROCCOがあるが、データの文脈を踏まえて分析作業を行うエージェントとは提供価値が異なる。競合密度は判断しにくく、社内データを境界内に保てる導入形態は差別化余地となる。個人情報を扱う場合は、個人情報保護法に沿ったデータ管理とアクセス制御が必要となる。

50社

screenpipe — 業務操作を記憶しAIエージェント化する作業基盤

screenpipeは、企業の従業員向けに、コンピューター上の業務を記録して検索可能な記憶や文書、AIエージェントに変えるサービスである。利用者の作業を記録して学習し、データは端末上またはチームが選ぶ場所に保存する仕組みで、オープンソースとして提供される。料金体系、販売方法、顧客獲得チャネル、運営体制や原価は公開情報に記載がない。2026年7月創業で、チームは2人だが、売上や資金調達などの財務数値は示されていない。作業の記録から検索可能な知識やエージェントまでつなげる点と、保存場所を選べる点が強みである。一方、記録データの取り扱いに関するプライバシーや情報管理、実際の業務での精度、料金と収益性は主な確認事項となる。

正体A・ほぼ特定

正体: screenpipe（YC Summer 2026）。コンピューター上の作業を記録して学習し、検索可能な記憶、文書、AIエージェントに変えるオープンソースの業務ソフトウェアである。企業向けに提供され、データは端末上またはチームが選ぶ場所に保存できる。サンフランシスコ拠点、チーム規模は2人である。

YC Summer 2026掲載の企業向け業務ソフトウェア
作業記録を検索可能な記憶や文書、AIエージェントに変換
データ保存先は端末上またはチームが選択可能
サンフランシスコ拠点、チーム規模2人

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。業務記録や検索、文書作成の近接領域とは重なるが、本件は作業の記録からAIエージェント化までを掲げる。競合密度や差別化余地は、実際の機能と導入実績が示されていないため判断しにくい。業務画面の記録を扱う場合、個人情報や機密情報の管理、従業員への説明に注意が必要となる。

51社

Zaplar — ホテル運営を自動化する統合基盤

Zaplarは、ホテル向けに運営業務を自動化するソフトウェアを提供する事業である。従来型のホテル管理システムや決済・販売管理、予約エンジンなどに分かれたシステムを、単一の基盤に置き換える構想だ。収益モデルや価格、顧客獲得チャネル、運営体制、原価は公開情報に記載がない。2026年7月創業で、スウェーデンのストックホルムを拠点に8人で運営している。財務数値は開示されていない。複数の業務システムを統合し、自律的な運営を目指す点が強みとなる一方、既存システムからの移行負担や自動化の信頼性が主なリスクである。

正体A・ほぼ特定

正体: Zaplar（YC Summer 2026）。ホテル管理、決済・販売管理、予約エンジンなどの機能を1つにまとめ、ホテル運営を自動化するソフトウェアを開発する会社だ。ホテル事業者向けで、スウェーデンのストックホルムを拠点に8人で運営している。

Y Combinator Summer 2026掲載のホテル運営ソフトウェア企業
スウェーデンのストックホルムを拠点とする事業
チーム規模8人、創業は2026年7月
ホテル管理・予約・決済などの業務基盤を統合する構想

日本での競合

日本では陣屋コネクトがホテル・旅館向けの業務システムを提供しており、近接する競合にあたる。ねっぱん！は予約管理領域で重なるが、ホテル運営全体を統合するZaplarの構想とは対象範囲が異なる。既存のホテルシステムが多いため競争は見込まれ、移行の容易さや国内業務への適合が差別化の余地となる。顧客情報や決済情報を扱う場合は、個人情報保護や決済関連の要件への対応が必要となる。

52社

Touchmark — 推論計算枠を先行売買する法人向け市場

Touchmarkは、推論用トークンの計算枠を必要とする法人と、その提供事業者をつなぐ市場である。買い手は希望する提供事業者から一定期間分の枠を購入し、価格を購入時点で固定できる。価格はオンデマンド利用より10〜30%低く、計画が変わった場合は予約枠を別の買い手に再販できる。手数料などの収益モデル、顧客獲得経路、運営体制や原価に関する情報は示されていない。2026年創業でチームは2人だが、売上、取引量、その他の財務数値は開示されていない。価格固定と枠の再販可能性が強みとなる一方、提供事業者の供給安定性や再販需要、取引の採算性は主なリスクである。

正体A・ほぼ特定

正体: Touchmark（YC Summer 2026）。推論用トークンの将来の計算枠を、買い手が提供事業者を選んで期間単位で予約し、購入時に価格を確定する市場である。計画変更時には予約枠を別の買い手へ再販できる。サンフランシスコ拠点、チーム2人。

YC Summer 2026掲載の推論計算容量を扱う市場
購入時に価格を固定し、オンデマンド価格から10〜30%引き
計画変更時に予約済み計算枠を別の買い手へ再販可能
米国サンフランシスコ拠点、チーム2人、2026年6月創業

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。推論計算資源を提供する事業者とは近接するが、将来枠の価格固定と買い手間の再販が差別化の余地となる。予約枠の再販条件や契約上の責任分担には注意が必要である。

53社

Codag — エージェントのツール出力を圧縮する開発基盤

Codagは、AIエージェントを開発・運用する企業に、エージェントが読み込むツール呼び出しの出力を圧縮する機能を提供する事業だ。出力内容の正確さを保ちながら、トークン消費を20〜30%削減するとしている。複数のモデル提供者や社内エージェントにまたがる利用額の管理と分析機能も備える。料金体系、価格、顧客獲得チャネルは公開情報に記載がなく、運営チームは1人である。事業規模や財務数値は示されていない。主な強みは、出力の正確さを維持しつつ利用コストを下げ、エージェント関連支出を一元的に把握できる点だ。導入実績や削減効果の検証方法、料金・収益モデルが明らかでないことに加え、単独チームでの運営もリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Codag（YC Summer 2026）。エージェントが読む前にツール呼び出しの出力を圧縮し、正確さを保ちながらトークン消費を減らす開発者向け基盤である。複数のモデル提供者や社内エージェントの利用額管理と分析機能も提供する。拠点は米国サンフランシスコ、チーム規模は1人である。

YC Summer 2026掲載の開発者向けツール呼び出し出力圧縮サービス
米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点とする企業
チーム規模1人、2026年5月創業の企業情報

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域は、エージェント開発基盤や生成AI利用額の管理・分析サービスである。国内で事業展開する場合は、企業データの取り扱いや顧客の情報管理要件への対応が導入上の論点となる。

54社

Context.dev — ウェブ情報をAIエージェント向けに構造化する基盤

Context.devは、AIエージェントやウェブデータに依存する製品を開発する企業・開発者に、ウェブサイト上の情報を構造化して提供する事業だ。単一のAPIを通じて、あらゆるウェブサイトから鮮度の高いデータを取得できるとうたう。収益モデル、料金、顧客獲得チャネル、運営体制や原価は公開情報に記載がない。Mintlify、Super、Vizzy、Klarnaを含む400社超の製品で利用されていると公表しているが、売上高や利益などの財務数値は示されていない。複数のウェブサイト情報を単一の窓口から構造化して取得できる点が強みとなる。データの正確性や鮮度、各ウェブサイト側の仕様変更や取得制限への対応が主なリスクだ。

正体A・ほぼ特定

正体: Context.dev（YC Summer 2026）。ウェブサイトの情報を構造化し、単一のAPIでAIエージェントやデータ依存型製品の開発者に提供する会社だ。米国サンフランシスコ拠点で、チーム規模は1人。

Y Combinator Summer 2026バッチ掲載のウェブデータ基盤
サンフランシスコ拠点・チーム規模1人・2026年6月創業
単一APIでウェブサイトの構造化データを提供
MintlifyやKlarnaなど400社超の製品で利用と公表

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。ウェブ情報の収集・構造化に近い領域には、データ収集サービスやウェブスクレイピング製品がある。競合密度や差別化余地を判断するには、日本語サイトへの対応状況やデータ品質の比較が必要だ。サイトごとの利用規約や著作権、個人情報の取り扱いにも注意を要する。

55社

Glen — 社内エージェントの知識と作業履歴をつなぐ基盤

Glenは、社内で複数のAIエージェントを使う企業向けに、作業履歴や社内情報を横断して共有する基盤である。Claude Code、Codex、Cursorの作業記録に加え、Slackのメッセージ、GitHubのプルリクエスト、チケット、文書、通話記録を集約し、新しい作業を始めるエージェントに関連する過去の情報を渡す。組織内の作業履歴の検索や、コードの各行を生成したエージェントの特定、チームの仕事の進め方を反映した技能の自動提示にも対応する。料金体系、販売価格、顧客獲得経路、運営原価は開示されておらず、チーム規模は1人である。YC掲載情報に売上や利益などの財務数値はなく、創業は2026年6月である。複数の開発支援エージェントと社内情報をつなぐ点が強みだが、機密情報へのアクセス管理、連携先への依存、導入実績や収益モデルが不明な点が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Glen（YC Summer 2026）。Claude Code、Codex、Cursorの作業記録と、SlackやGitHubなどの社内情報を統合し、エージェントに過去の文脈を渡す企業向けプロダクトである。企業内で複数のエージェントを使うチームを対象とし、拠点は米国カリフォルニア州サンフランシスコ、チーム規模は1人である。

YC掲載名Glen、Summer 2026バッチの企業向け生産性分野
2026年6月創業、米国カリフォルニア州サンフランシスコ拠点
チーム規模1人、複数の開発支援エージェントを横断連携
SlackやGitHubなどの社内情報を作業文脈として集約

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。社内ナレッジ共有の近接サービスにはesaやQastがあるが、複数の開発支援エージェントの作業履歴を統合し、文脈を受け渡す点で競合密度は限定的とみられる。ソースコードや社内メッセージを扱うため、個人情報保護や機密情報の管理、アクセス権限の設計が導入上の注意点となる。

56社

Grocalo — 発信者向け動画企画・配信最適化基盤

Grocaloは、発信者ごとの視聴者に合わせたコンテンツの企画と配信を支援するAI基盤を開発している。動画の内容を解析し、各発信者の視聴者の特性やプラットフォーム上の詳細な指標を把握して、発信者ごとの表現の傾向を捉えたコンテンツを個別化する。収益モデル、料金、顧客獲得経路、運営体制、原価は公開されていない。直近2か月で、支援する発信者のコンテンツが20億回再生され、フォロワーが400万人増えたと説明している。顧客にはコメディアンのJimmy O. YangやKing Bach、テレビ司会者のJeannie Maiらが含まれる。著名な発信者の実績と、視聴者の反応を踏まえてコンテンツを個別化する仕組みが強みである一方、実績の算出方法や継続性、収益性は示されておらず、プラットフォームの仕様変更や権利処理もリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Grocalo（YC Summer 2026）。動画解析と各プラットフォームの詳細な指標を用い、発信者ごとの視聴者に合わせてコンテンツを個別化し、配信するAI基盤を開発する。対象は、Jimmy O. YangやKing Bachらを含む発信者である。拠点は米国カリフォルニア州ロサンゼルスで、チーム規模は0人と掲載されている。

YC Summer 2026掲載のコンシューマー・コンテンツ分野企業
ロサンゼルス拠点、チーム規模0人、2026年8月創業
動画理解とプラットフォーム分析による発信者向けコンテンツ支援
直近2か月で20億回再生・フォロワー400万人増と掲載

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。発信者の活動支援や動画制作支援に近い企業・サービスはあるが、Grocaloと同様の仕組みを提供するかは公開情報から確認できない。競合密度や差別化余地は、実際の分析機能と配信範囲の詳細が明らかになってから判断する必要がある。日本で展開する場合は、動画や視聴者データの利用権限、個人情報の取り扱いに注意が必要となる。

57社

COACH — 対面営業を磨く商談分析・育成基盤

対面営業チーム向けに、商談の分析と営業担当者への個別指導を提供する事業だ。担当者が商談を録音すると、AIが成績上位者の行動を分析し、各商談後に改善点を伝えるほか、管理者には停滞している担当者とその理由を示す。商談データを集約して営業チーム全体の傾向を把握する機能も備え、掲載情報では成約率が平均32%向上したとしている。料金体系、販売経路、運営原価は公開情報に記載がなく、売上高などの財務数値も示されていない。チーム規模は4人で、商談ごとの指導と管理者の支援対象拡大が強みだ。録音への同意や個人情報の取り扱いに配慮が必要であり、成約率向上の算出条件が不明な点も導入判断上のリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: COACH（YC Summer 2026）。対面営業の商談を録音・分析し、営業担当者には商談後の個別フィードバックを、管理者には担当者の状況を提供するAI営業コーチングサービスだ。対面営業チーム向けに、商談データを集約してチームの営業状況を把握する機能も提供する。2026年7月創業、米国カリフォルニア州サンフランシスコ拠点で、チーム規模は4人とされる。

YC Summer 2026掲載、対面営業チーム向け商談分析・育成サービス
米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点とする企業
チーム規模4人、創業時期は2026年7月との掲載情報

日本での競合

日本で近接するサービスとして、商談解析のamptalkや電話営業解析のMiiTelがある。対面商談の録音をもとに個人別の指導とチーム分析を行う領域では、用途や導入対象の違いによる差別化余地がある。録音時の同意取得や個人情報の適切な管理に注意が必要だ。

58社

MOCHI.TV — 縦型アニメ短編の毎日配信サービス

スマートフォン利用者に、縦型の短編アニメを提供する娯楽プラットフォームである。利用者は作品をスクロールして見つけ、短いエピソードを視聴し、コインまたは定額購読で続きを解放する。新作を毎日AIで制作し、全プラットフォームで自然流入による再生数が2億回を超えている。2026年8月創業で、米国サンフランシスコを拠点に3人で運営する。日々の作品供給と大規模な自然流入が強みで、価格や売上などの財務数値は示されていない。再生数をコイン購入や定額購読に転換できるか、生成作品の品質と権利を継続的に管理できるかが主なリスクである。

正体A・ほぼ特定

正体: MOCHI.TV（YC Summer 2026）。スマートフォン向けに縦型アニメの短編作品を配信し、スクロールで作品を発見して短いエピソードを視聴できるサービスである。利用者はコインまたは定額購読でエピソードを解放し、同社はAIを用いて毎日新作を制作する。米国サンフランシスコを拠点とするチーム規模3人の企業である。

2026年8月創業、米国サンフランシスコを拠点とする消費者向けコンテンツ企業
YC Summer 2026バッチ、チーム規模3人のモバイル向け娯楽サービス
全プラットフォームで自然流入による再生数2億回超を公表
コインまたは定額購読で短編アニメのエピソードを解放する仕組み

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域には、縦型ショートドラマアプリのBUMPがあるが、アニメ短編を毎日制作・配信するモデルとは異なる。生成AIによる制作では著作権や学習データ、作品の権利処理への対応が差別化と事業継続の鍵となる。

59社

Dialogus — 企業の業務を動かす音声対応基盤

Dialogusは、企業向けに音声エージェントの本番導入を支える基盤を提供する事業だ。電話システムや社内ツール、データベース、顧客管理システムなどと連携し、情報収集や照合、記録更新、後続メッセージ送信、人への引き継ぎを実行する。収益モデル、料金、顧客獲得経路、運営体制の詳細や原価は開示されていない。創業は2026年6月で、チーム規模は3人だが、売上や利益などの財務数値は示されていない。会話にとどまらず実際の業務処理まで行い、既存システムや人への引き継ぎ、監視、コンプライアンス対応を組み込める点が強みだ。企業システムとの連携や規制対応の複雑さに加え、導入実績や価格、財務情報が不明なことが主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Dialogus（YC Summer 2026）。企業が音声エージェントを本番運用するための基盤を開発し、社内システムとの連携や業務処理、人への引き継ぎを可能にする。対象は音声対応業務を自動化したい企業で、拠点は米国カリフォルニア州サンフランシスコ、チーム規模は3人である。

Y Combinator Summer 2026掲載の企業情報
企業向け音声エージェント基盤の開発・提供
米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点
チーム規模3人、2026年6月創業

日本での競合

近接領域にはPKSHA VoicebotやIVRyがあるが、Dialogusと同じく企業システム連携や業務処理まで担う基盤としての直接比較には注意が必要だ。音声応対の自動化市場には既存サービスがあり、既存システムとの連携や業務完了率が差別化の余地となる。導入時には個人情報の取り扱いや録音・通話に関する法令、業界ごとのコンプライアンスへの対応が重要となる。

60社

Riften — 企業業務を学習資産に変えるAI基盤

Riftenは、AIを業務に利用する企業向けに、AI通信の中継基盤と企業固有のモデル構築を提供する事業だ。環境変数を1つ変更して通信を同社の中継基盤に通すと、依頼内容に応じて処理可能な最も低コストのモデルへ振り分け、多くの処理を同社が運用するオープンウェイトモデルで行う。導入時点で利用料を抑え、将来的には企業自身の業務データをもとにした専用モデルへ発展させる構想である。収益モデル、価格、顧客獲得方法、売上高や利用社数は開示されておらず、チーム規模は0人とされる。製品の改修をせずに導入できることと、利用を重ねるほど企業固有の知能を蓄積し、自社管理のインフラで運用できる点が強みだ。創業直後で運営体制や実績が確認できず、モデルの品質や運用費用、企業データの安全な取り扱いが主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Riften（YC Summer 2026）。企業のAI通信を受け付け、処理内容を判定して低コストのモデルへ振り分ける中継基盤を提供する会社だ。多くの処理は同社が運用するオープンウェイトモデルで行い、将来的には企業の業務に基づく専用モデルの構築を目指す。拠点は米国サンフランシスコで、チーム規模は0人と掲載されている。

YC掲載社名Riften・Summer 2026バッチ・ステータスActive
米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点とする企業
チーム規模0人・創業時期2026年8月の掲載情報

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域には企業向け生成AI基盤やモデル提供サービスがあるが、業務を通じて専用モデルを蓄積する構想まで含めた競合密度は判断しにくい。日本で展開する場合は、企業データの保護や、個人情報・機密情報を扱う際の管理体制が導入上の注意点となる。

61社

Buildbox — 人とAIエージェントの利用体験を分析する基盤

Buildboxは、AIエージェントを導入する企業のプロダクトチームに、利用者とエージェントのやり取りを分析するサービスを提供する。利用者の意図、エージェントの挙動、結果を分析し、利用者がつまずいたり信頼を失ったりする箇所を、優先順位付きで再現可能な課題として整理する仕組みだ。料金体系、獲得チャネル、運営体制の詳細、原価は開示されていない。2026年7月創業で、チームは2人だが、売上や利益などの財務数値は示されていない。利用者の意図から結果までを結び付け、改善対象を再現可能な課題として提示する点が強みだ。導入企業や利用実績が不明で、料金や収益性を評価しにくいほか、利用データの取得や分析精度が導入の障壁となる可能性がある。

正体A・ほぼ特定

正体: Buildbox（YC Summer 2026）。AIエージェントを使うプロダクトの利用者の意図、エージェントの挙動、結果を分析し、つまずきや信頼低下につながる課題を特定する。対象はプロダクトチームで、拠点は米国カリフォルニア州サンフランシスコ、チーム規模は2人。

YC掲載のSummer 2026バッチ、2026年7月創業の分析事業
米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点とする企業
チーム規模2人、プロダクトチーム向けの利用体験分析

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。一般的なプロダクト分析や顧客対応分析に近い領域だが、エージェントの挙動と利用者の成果を結び付ける点に差別化余地がある。会話記録などを扱う場合は、個人情報の取り扱いや利用者への説明に注意が必要だ。

62社

Lyon — 金融取引データで信用・不正を予測する基盤モデル

Lyonは銀行、保険会社、フィンテック企業向けに、各社の取引データを学習する非公開の基盤モデルを提供する事業である。取引、決済、クリック、顧客とのやり取りから信用リスク、不正、回収、収入、解約、顧客生涯価値を予測し、顧客企業のクラウド内で稼働させる仕組みだ。価格、課金方式、顧客獲得チャネル、運営体制や原価は公開情報に記載がない。大手保険会社とすでに協業し、数千万の利用者を抱えるフィンテック向けに280億件の取引データでモデルを学習させた実績がある。同モデルは既存ルールよりプレミアムカードへの転換者を4倍高い精度で特定し、現在は信用審査への導入が進んでいる。強みは顧客固有のデータを活用し、データとモデルの管理を顧客側に残せる点だが、金融データの取り扱いに伴う安全管理と、顧客ごとのモデル性能の維持が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Lyon（YC Summer 2026）。銀行、保険会社、フィンテック企業の取引・決済・顧客接点データを学習し、信用や不正などを予測する非公開の基盤モデルを開発する会社だ。モデルは顧客企業のクラウド内で稼働し、サンフランシスコを拠点に2人で運営している。

YC Summer 2026掲載の金融データ分析分野の企業
サンフランシスコ拠点、チーム規模2人
銀行・保険会社・フィンテック向け非公開基盤モデル
280億件の取引データで学習した導入実績

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域ではブレインパッドやPKSHA Technologyがデータ分析・AI活用を手がけているが、金融機関の独自取引データで専用モデルを構築し顧客クラウド内で稼働させる点とは異なる。日本で展開する場合、個人情報や金融機関の顧客データの取り扱いに関する規制・安全管理への対応が重要となる。

63社

Speko — 音声AIモデルを最適化する開発基盤

Spekoは、音声エージェントを開発する企業向けに、音声認識、言語モデル、音声合成の各モデルをつなぐ共通基盤を提供する。1つのAPIキーで接続でき、言語や用途に応じた評価結果をもとにモデルを選び、性能が変われば接続先を切り替える仕組みだ。料金体系、売上、顧客数は開示されておらず、公開ベンチマークを獲得チャネルとしている。チームは4人で、モデルの測定と切り替えを運営の中核とするが、原価や運営体制の詳細は不明である。創業者らはHupoで4年間、手作業でモデル比較を行い、Morgan Stanley、Prudential、HSBC、Grab向けの音声サービスを本番導入した経験を持つ。モデルの性能変化に応じて再実装を避けられる点が強みである一方、評価の精度や更新頻度への依存、価格と収益規模が不明な点がリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Speko（YC Summer 2026）。音声エージェント向けに、音声認識、言語モデル、音声合成のモデルをAPI経由で接続し、言語や用途に応じた評価結果から接続先を選ぶ基盤を開発する。モデルの公開ベンチマークを更新し、測定結果が変われば接続先を切り替える。サンフランシスコ拠点で、チーム規模は4人である。

Y Combinator Summer 2026バッチの開発者向け音声モデル接続基盤
音声認識・言語モデル・音声合成を1つのAPIキーで接続
サンフランシスコ拠点、チーム規模4人、創業2026年7月
Hupoで4年間の音声モデル比較と大手企業向け本番導入経験

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域にはPKSHA VoicebotやAI Messenger Voicebotがあり、音声対話の導入先では競合しうるが、複数の音声モデルを比較・切り替える基盤とは位置づけが異なる。日本で展開する場合、音声データや会話記録に含まれる個人情報の取り扱いに注意が必要である。

64社

Understudy Labs — 推論コストを自動で抑えるAI基盤

企業のAI活用チーム向けに、推論処理を担うクラウド基盤を提供する事業だ。稼働中のAI処理の履歴を収集し、特定業務に特化した小型モデルを学習させ、評価用データで既存モデル以上の性能を確認した場合に限り、本番処理を自動で切り替える。処理実績が増えるほどモデルを改善し、高価な大規模モデルへの依存と利用費の削減を狙う。掲載情報には課金方式、価格、顧客獲得経路、運営原価の記載はない。チームは2人で、売上や資金状況などの財務数値も示されていない。業務履歴から専用モデルを育て、性能を確かめてから段階的に導入する仕組みが強みだ。一方、履歴データの機密性やモデル評価の精度、既存モデルを上回れない場合の費用対効果が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Understudy Labs（YC Summer 2026）。AI処理の履歴を学習データとして活用し、業務別の小型モデルを訓練・評価して本番環境へ自動展開する推論クラウドを開発する。高価な既存モデルを上回ると確認できた場合に限って処理を移行し、企業のAI利用費を抑える設計だ。米国サンフランシスコ拠点、チーム規模は2人。

Y Combinator Summer 2026掲載の推論クラウド事業
処理履歴から業務別モデルを学習し評価後に展開
米国サンフランシスコ拠点、チーム規模2人

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域には、GPUクラウドを提供するさくらインターネットがあるが、業務履歴から専用モデルを学習・評価して自動切り替えする本件とは異なる。推論費用の最適化領域は競争が強まりうる一方、機密データの取り扱いや国内保管要件への対応が差別化の論点となる。

65社

Rote — 自動車修理工場向け保険請求交渉支援

自動車修理工場に対し、保険会社に否認された修理費の請求回収を支援する事業である。工場の見積書と修理に関する技術データを照合し、自律型エージェントが請求の提出から保険会社との交渉、異議申立てまでを担う。料金体系、収益モデル、顧客獲得経路、運営体制や原価は公開情報に記載されていない。会社は否認請求から数千ドルを回収できると説明しており、工場全体では過少評価された修理費により年間数百万ドルを失っているという。見積内容と技術データを基に交渉業務を一貫して扱う点が強みである。実績や売上などの財務情報は示されておらず、チーム規模は0人と登録されているため、実行体制や回収効果の検証が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Rote（YC Winter 2027）。自動車修理工場が保険会社に提出する修理費請求について、見積書と技術データを基に交渉や異議申立てを行う業務支援サービスである。米国サンフランシスコ拠点で、2026年5月創業、チーム規模は0人と掲載されている。

2026年5月創業、米国サンフランシスコを拠点とする事業者
YC Winter 2027掲載、チーム規模0人として登録
修理工場の見積書と技術データを基に保険請求を交渉
否認された修理費請求の提出から異議申立てまでを支援

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。自動車修理工場の保険請求業務に近い領域だが、国内の直接競合は確認できず、工場業務や保険会社との手続きに合わせた差別化余地がある。保険会社との交渉を代行する場合は、保険業法上の位置づけや報酬設計の確認が必要となる。

66社

Prized — Macと自然につながるクラウド開発環境

Prizedは、開発者向けにMac上のローカル環境のように使えるクラウド開発環境を提供する事業だ。利用者ごとにリポジトリや依存関係、開発ツールを設定済みの専用マシンを用意し、ファイルをローカルのフォルダーに同期する。遠隔環境のポートをローカルホスト上に表示し、端末作業を維持することで、ノートパソコンを閉じた後も開発者やコーディングエージェントが作業を続けられる。マシンの拡張や複製にも対応するが、収益モデル、料金、顧客獲得経路、運営原価は公開情報に記載がない。2026年6月創業でチームは2人だが、売上高や利益などの財務数値は示されていない。開発環境を作り直さずに維持し、作業量に応じて拡張できる点が強みだ。一方、料金や販売実績が不明であり、クラウド上の開発資産を扱うため、セキュリティや同期の信頼性が導入上の課題となりうる。

正体A・ほぼ特定

正体: Prized（YC Summer 2026）。Mac上のローカル環境のように使える、開発者向けのクラウド開発環境を提供する。利用者ごとの専用マシンにリポジトリや依存関係、ツールを設定し、ファイル同期やマシンの複製・拡張を可能にする。2026年6月創業、米国サンフランシスコ拠点で、チーム規模は2人だ。

2026年6月創業、米国サンフランシスコ拠点の開発環境事業
YC Summer 2026掲載、開発者向けクラウド開発環境を提供
チーム規模2人、個別の永続マシンと複製・拡張機能を提供

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。開発者向けのクラウド開発環境という近接領域では、海外サービスとの比較が想定される。日本で展開する場合は、開発コードや認証情報を扱うため、データ管理やアクセス制御への配慮が重要となる。

67社

Studio — 消費者行動データで市場反応を予測する分析基盤

Studioは、消費者向け企業に対し、新商品やアイデアへの市場反応を予測するシミュレーションを提供する事業だ。アンケート回答者の仮想複製ではなく、追跡可能な消費者行動データを基に、相互につながる顧客層の市場モデルを構築する。売上や購買行動などの実績指標を予測し、同社によれば実際の指標との一致率は97%を超える。料金体系、収益モデル、販売経路、運営原価の情報は開示されていない。2026年8月創業、チームは2人で、売上や資金調達額などの財務数値は示されていない。高い予測精度が強みとなる一方、実績の再現性を裏付ける情報が限られ、追跡可能な消費者データの品質や利用許諾もリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Studio（YC Summer 2026）。消費者行動データから顧客層同士の関係を含む市場モデルを作り、新しい商品やアイデアへの反応をシミュレーションする分析ソフトウェアを開発している。主な対象は消費者向け企業で、売上や購買行動の予測を掲げる。拠点は米国カリフォルニア州サンフランシスコで、チーム規模は2人。

Y CombinatorのSummer 2026バッチ掲載企業
米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点
チーム規模は2人、創業は2026年8月
実際の消費者行動データを用いた市場反応の予測

日本での競合

日本ではマクロミルやインテージが市場調査の近接領域にあるが、同社と同型の市場シミュレーションを直接提供する企業とは限らない。調査会社が多い領域であり、実購買データを用いた予測精度と導入実績の提示が差別化の鍵となる。消費者データを扱うため、個人情報保護法に沿った取得・利用と、データ提供元との利用条件の確認が必要だ。

68社

Bernard — 家電修理会社の受付・配車を担う業務自動化基盤

家電の修理・保守会社向けに、顧客対応から訪問後の連絡までを担う業務支援サービスを提供する。電話、テキストメッセージ、メール、保証関連情報や既存システムを横断し、受付、日程調整、技術者の配車、診断、部品準備、訪問後の連絡をつなぐ仕組みだ。中核機能のPre-IDは、機器情報や症状、修理履歴、過去の訪問事例、メーカー情報、部品データを組み合わせ、診断や部品候補、追加質問を提示する。課金方式、価格、顧客獲得経路、運営原価、売上や利益は開示されていない。2026年8月創業、チームは9人で、顧客企業が初回訪問で修理を完了しやすくすることが強みだ。導入先の既存システムや保証情報との連携、診断精度、メーカー情報や部品データの網羅性が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Bernard（YC Summer 2026）。家電修理・保守会社向けに、顧客対応、予約、配車、診断、部品準備、訪問後の連絡を自動化する業務支援サービスを開発している。中核機能のPre-IDは、機器や症状、修理履歴などを基に診断と部品候補を提示する。拠点は米国ニューヨーク市で、チーム規模は9人。

YC掲載社名Bernard、Summer 2026バッチの現役企業
家電修理・保守会社向けの顧客対応と配車支援
ニューヨーク市拠点、チーム規模9人
2026年8月創業、家電修理分野の業務支援サービス

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域には、生活関連サービスの事業者と顧客をつなぐ「くらしのマーケット」や「ミツモア」があるが、家電修理会社の受付から診断・部品準備までを一貫して支援する点とは異なる。直接競合は限られる一方、修理事業者の既存業務やメーカーごとの情報に適合できるかが差別化の鍵となる。電気工事を伴う作業では、電気工事士法など日本の資格・安全規制への対応に注意が必要だ。

69社

Nebula Security — 攻撃者視点の企業向けサイバー防御・監査

Nebula Securityは、企業の製品やシステムを攻撃者の視点で検証し、顧客や投資家に示せるセキュリティ上の信頼性を提供する事業である。自律型AIによるサイバー攻撃防御を掲げる一方、説明では専門家によるセキュリティ監査と「Nebula Security監査済み」の表示を打ち出している。課金方式や価格、顧客獲得チャネル、運営体制や原価の詳細は公開情報に記載されていない。チームは4人で、創業は2026年7月、拠点は米国サンフランシスコとリモートである。売上や利益などの財務数値は示されていない。共同創業者にはCTF世界首位チームのメンバー、DEF CON受賞者、Black Hat登壇者、サイバーセキュリティ分野の博士号取得者が含まれ、LinuxカーネルやChromeの脆弱性を悪用して40万ドルの報奨金を得た実績を掲げる。専門人材への依存や、監査実績と自律型防御システムの提供範囲が明確でない点が主なリスクである。

正体A・ほぼ特定

正体: Nebula Security（YC Summer 2026）。企業向けに、サイバー攻撃への自律型AI防御を掲げるとともに、専門家による製品・システム監査を提供し、「Nebula Security監査済み」の表示で安全性の信頼を示す会社である。拠点は米国サンフランシスコとリモート、チームは4人。

YC掲載の社名Nebula SecurityとSummer 2026バッチ
サンフランシスコ拠点およびリモート運営、チーム4人
自律型AI防御と監査済み表示を掲げる企業向け事業
CTF世界首位チームのメンバーらを含む創業者陣

日本での競合

日本の近接領域には、脆弱性診断やペネトレーションテストを提供するFlatt SecurityやGMOサイバーセキュリティbyイエラエがある。企業向けセキュリティ検査の競合は存在するが、同社の自律型AI防御と監査済み表示の具体的な提供範囲は公開情報だけでは比較しにくく、差別化余地がある。日本でサービスを展開する場合は、顧客情報や脆弱性情報の取り扱い、委託先との契約上の責任分担に注意が必要である。

70社

Palisade — 来訪者ごとに接客する販売エージェント

Palisadeは、ウェブサイトを訪れた顧客それぞれに専属の販売エージェントを提供し、マーケットプレイスの販売を支援する事業だ。トレーディングカードのプラットフォーム、ビンテージ店、短期賃貸事業者などを対象とし、顧客の情報を記憶するエージェントが個別に接客する。収益モデルや価格、顧客獲得チャネル、運営体制や原価は開示されていない。創業は2026年8月で、チームは1人だが、売上や顧客数などの事業規模と財務数値も示されていない。顧客ごとに継続的な情報を踏まえて接客できる点が強みとなる。顧客情報の記憶・利用に対する同意や、接客品質、導入効果が不明なことは主なリスクだ。

正体A・ほぼ特定

正体: Palisade（YC Summer 2026）。ウェブサイトの訪問者ごとに、顧客情報を記憶して個別に販売接客するAIエージェントを提供する。トレーディングカードのプラットフォーム、ビンテージ店、短期賃貸事業者向けで、サンフランシスコ拠点、チーム規模は1人である。

Y Combinator掲載のSummer 2026バッチ企業
サンフランシスコ拠点、チーム規模は1人
ウェブサイト訪問者ごとの販売エージェントを提供
トレーディングカード、ビンテージ店、短期賃貸事業者が対象

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。EC接客や顧客対応のサービスが近接領域となり、個別の販売エージェントとしての差別化余地がある。顧客情報を記憶して利用する設計では、個人情報保護法に沿った同意取得や管理が課題となる。

72社

Erinys — 弁護士の独立開業を支える法律事務所運営基盤

Erinysは、AIを中核に据えた法律事務所の立ち上げと拡大を目指す弁護士に、事業運営を支える技術と業務基盤を提供する。弁護士が事務所を所有し、法的判断のすべてを担う一方、Erinysが技術、相談受付、バックオフィス、顧客獲得を支援する仕組みだ。収益モデル、料金、具体的な顧客獲得方法、運営体制や原価の詳細は開示されていない。2026年創業で、チームは3人だが、売上や利益などの財務数値は示されていない。法律事務所の運営実務をまとめて支援しつつ、弁護士の独立性と法的判断を維持する点が特徴である。実績や収益性が不明なうえ、顧客獲得の再現性や法務業務への技術適用の範囲が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Erinys（YC Summer 2026）。AIを中核に据えた法律事務所の立ち上げ・拡大に向け、技術、相談受付、バックオフィス、顧客獲得を提供する。対象は独立して事務所を所有し、法的判断を行う弁護士で、拠点は米国カリフォルニア州サンフランシスコ、チーム規模は3人である。

YC Summer 2026掲載の法律分野スタートアップ
サンフランシスコ拠点、チーム規模3人
弁護士向けに技術・相談受付・事務所運営を支援

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。法律事務所向けの業務支援や顧客獲得支援に近接領域はあるが、弁護士が事務所を所有し法的判断を担う形で、運営基盤を一括提供する点との競合密度は判断しにくい。日本で展開する場合は、弁護士の業務範囲や広告・顧客紹介に関する規制への適合が必要となる。

74社

Hoplite — クラウド上のソフトウェア開発環境構築基盤

Hopliteは、企業のエンジニアリング、プロダクト、デザイン部門向けに、クラウド上でソフトウェア開発環境を構築・展開するサービスを提供する。説明では「ソフトウェアファクトリー」の展開を容易にするとしているが、具体的な機能や導入手順は明らかでない。収益モデル、料金、顧客獲得経路、運営体制や原価に関する情報は掲載されていない。2026年6月創業で、チームは2人である。売上や資金調達額などの財務数値は示されていない。クラウド上への展開を簡便にする点が訴求力となる一方、製品の詳細、実績、価格、競合との差別化が不明である。

正体A・ほぼ特定

正体: Hoplite（YC Summer 2026）。クラウド上でソフトウェア開発環境を展開する開発者向けサービスを提供する。企業のエンジニアリング、プロダクト、デザイン部門を対象とし、米国サンフランシスコ拠点の2人チームである。

Y Combinator Summer 2026バッチ掲載の開発者向けクラウド事業
米国カリフォルニア州サンフランシスコ拠点、チーム規模2人
2026年6月創業、ソフトウェア開発環境の展開を簡便化

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。クラウド開発環境やソフトウェア展開の近接領域に位置するが、具体的な製品仕様が示されておらず、競合密度や差別化余地の判断は難しい。日本での提供に関する規制上の注意点は、掲載情報からは特定できない。

75社

Pango — EC事業者の配送・返品業務を担う自律型運営基盤

Pangoは、EC事業者向けに配送、追跡、返品、輸送、顧客対応などのバックオフィス業務を担う自律型デジタル従業員を提供する事業である。これらの業務を自動で実行する仕組みだが、具体的な連携方法や対応範囲は明らかにされていない。収益モデル、料金、顧客獲得チャネル、運営体制や原価についても情報はない。2026年6月創業で、チーム規模は5人だが、売上や利益などの財務数値は開示されていない。複数のEC運営業務をまとめて担う点が特徴である。創業間もない段階であることに加え、実績や自動化の精度、顧客対応における品質管理が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Pango（YC Summer 2026）。EC事業者の配送、追跡、返品、輸送、顧客対応といったバックオフィス業務を実行する自律型デジタル従業員を開発する会社である。対象はEC企業で、拠点は米国ニューヨーク市、チーム規模は5人。

Y CombinatorのSummer 2026バッチに掲載された企業
EC企業向けに配送や返品などの業務を担う製品
米国ニューヨーク市を拠点とするチーム規模5人
2026年6月創業、物流・小売・EC運営が事業領域

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域には、顧客対応支援のZendeskや配送を担うヤマト運輸があるが、Pangoのように複数のバックオフィス業務を自律的に実行する製品とは異なる。顧客情報を扱う場合は、個人情報の管理や委託先の監督が導入上の注意点となる。

76社

Kebra — 現場業務の記録を生かす運営基盤

Kebraは、現場を持つ企業向けに、作業、拠点、設備で起きたことを記録し、AIが参照して後続業務を進められる運営基盤を提供する。現場の情報を蓄積して企業ごとの運営記憶を構築し、AIエージェントが既存の業務システムを使って業務を自動化する仕組みだ。料金体系、価格、販売経路、運営体制や原価は公開情報に記載がない。2026年7月創業で、チームは2人だが、売上高や利益などの財務情報は示されていない。案件を重ねるほど企業固有の情報が蓄積され、現在のソフトウェア型エージェントや将来の物理エージェントの活用に役立つ点が強みとなる。導入企業や実績が不明なうえ、記録の正確性や既存システムとの連携、現場情報の取り扱いが主なリスクだ。

正体A・ほぼ特定

正体: Kebra（YC Summer 2026）。現場の作業、拠点、設備に関する情報を集め、AIが問い合わせや業務実行に使える企業固有の運営記憶に変えるプロダクトを開発する。現場業務を持ち、既存の業務システムを利用する企業が対象で、拠点は米国カリフォルニア州サンフランシスコ、チーム規模は2人。

YC Summer 2026掲載の現場業務向け運営基盤
作業・拠点・設備の情報を蓄積しAIが活用
米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点
チーム規模2人、創業は2026年7月

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域には、建設現場の情報共有・施工管理を支援するANDPADやSPIDERPLUSがある。競合は現場管理周辺に存在する一方、蓄積情報をAIエージェントが既存システム上の後続業務に使う部分には差別化余地がある。現場記録に個人情報や機密情報が含まれる場合、個人情報保護や社内のアクセス管理に注意が必要だ。

77社

GitCafe — AIエージェント向けコード管理基盤

GitCafeは、AIエージェントを利用する開発者や企業に向け、Gitリポジトリと継続的インテグレーションの基盤を開発する事業だ。エージェントによる大量のコード変更やジョブ実行を支えるコード保管・開発基盤として、GitHubに相当するサービスを目指している。料金体系、販売方法、顧客獲得チャネル、運営コストは公開情報に記載がない。数百人のエンジニアがすでに移行を進めていると説明しているが、売上高や利益などの財務数値は示されていない。次の1000億件のコミットと継続的インテグレーションのジョブを支えるインフラの再構築を掲げる点が特徴だ。創業直後の2人チームであり、製品の稼働実績や大規模運用の能力、移行の継続性が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: GitCafe（YC Summer 2026）。AIエージェント向けに、Gitリポジトリと継続的インテグレーションの基盤を開発する会社だ。エージェントを活用する開発者や企業を対象とし、米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点に、2人で運営している。

Y Combinator Summer 2026バッチ掲載の開発基盤企業
米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点とする会社
チーム規模2人、創業年月は2026年7月
AIエージェント向けGit基盤と継続的インテグレーションを開発

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。GitHubやGitLabなどのコード管理・開発基盤が近接領域で、既存利用環境からの移行容易性が差別化の焦点となる。開発者向け基盤は競合が多く、企業導入ではソースコードの機密保持やアクセス管理への対応が重要となる。

78社

RightNow — モデル最適化とGPU実行基盤

RightNowは、非公開のAPIに依存せず自社のAI基盤を運用したいチーム向けに、GPUインフラを提供する研究開発企業である。RunInfraはHuggingFace上の任意のモデルから最適化されたGPUカーネルを自動生成し、サーバーレス環境に展開する。課金はトークン単位で、顧客獲得チャネルや価格水準、運営体制と原価の詳細は開示されていない。2026年5月創業で、チームは2人だが、売上や利益などの財務数値は示されていない。モデルから実行用カーネルの生成、展開までを一体化する点が強みとなる。顧客による利用実績や性能比較は確認できず、GPU供給コストやモデルごとの最適化品質、少人数運営が主なリスクである。

正体A・ほぼ特定

正体: RightNow（YC Fall 2026）。AIモデルをGPU上で動かすための基盤を開発し、RunInfraでHuggingFaceのモデルから最適化カーネルを生成してサーバーレス展開する。非公開APIに頼らずAI基盤を運用したいチームが対象で、サンフランシスコ拠点、チーム規模は2人である。

Y Combinator Fall 2026掲載のGPU基盤開発企業
サンフランシスコ拠点、2026年5月創業、チーム2人
RunInfraでHuggingFaceモデルを最適化しサーバーレス展開

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。さくらインターネットのGPUクラウドなどは近接領域だが、モデルからGPUカーネルを自動生成する基盤とは異なる。GPU計算基盤の競争はある一方、モデル最適化と従量課金の組み合わせには差別化余地がある。日本展開では顧客データの取り扱いやクラウド提供に関する規制・契約条件への対応が必要となる。

79社

Rindler — 複数の開発エージェントを束ねる作業環境

Rindlerは、複数のコーディングエージェントを並行して動かす開発者向けに、作業状況の一覧と一元的な指示窓口を提供する。デスクトップアプリのMaxxwellが各作業を進行中、待機中、利用者の応答待ちに分類し、別のエージェントが各作業を読み取って進捗や判断事項を報告する。Claude Code、Codex、Cursor Agentは変更を加えず、実際の端末セッションとして起動し、必要に応じて利用者が引き継げる。料金、収益モデル、価格、顧客獲得チャネルは開示されておらず、チームは2人である。創業は2026年7月で、売上や利益などの財務数値は示されていない。多数の作業状況をまとめて把握できる点が強みだが、対応ツールへの依存や、進捗把握・判断の精度が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Rindler（YC Summer 2026）。複数のコーディングエージェントを並行利用する開発者向けに、各作業の状態を一覧化し、調整役のエージェントを通じて進捗や判断事項を確認できるデスクトップアプリMaxxwellを開発する。米国マサチューセッツ州ボストンを拠点とし、チームは2人である。

Y Combinator Summer 2026掲載の開発者向けソフトウェア企業
米国マサチューセッツ州ボストンを拠点とするチーム
複数のコーディングエージェントを統合するデスクトップアプリMaxxwell
チーム規模2人、創業時期は2026年7月

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。複数の開発エージェントを管理する製品領域に近いが、国内の直接競合として確信を持って挙げられる企業・サービスはない。導入時には、端末上の開発情報や顧客データの取り扱いに注意が必要となる。

80社

Amorphic Labs — AIエージェント向けAPI・機能調達基盤

Amorphic Labsは、AIエージェントがAPI、データ、スキル、他のエージェント、ソフトウェアを見つけて利用するためのマーケットプレイスを提供する事業だ。単一のMCP接続と残高を通じて、エージェントが実行時に各種機能を検索・購入・利用し、実タスクのベンチマークと利用結果へのフィードバックをもとに適切な提供元へリクエストを振り分ける仕組みである。課金は共通残高を介する設計だが、価格、手数料、収益モデルや顧客獲得チャネルは開示されていない。2026年7月創業、米国サンフランシスコ拠点で、チームは2人である。強みは、エージェントごとに必要だった人手でのアカウント作成やAPIキー管理を減らし、提供元の選定も実績に基づいて行う点にある。利用実績、売上、原価は示されておらず、提供元の品質や可用性、決済・認証の安全性、利用結果に基づく振り分けの有効性が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Amorphic Labs（YC Summer 2026）。AIエージェントがMCP接続と共通残高を通じ、APIやデータ、スキル、ソフトウェアなどを実行時に検索・購入・利用するマーケットプレイスを開発する。実タスクのベンチマークとエージェントからの結果フィードバックを使い、利用先を選ぶ設計だ。米国サンフランシスコを拠点とする2人のチームである。

Y Combinator Summer 2026掲載のアクティブ企業
米国サンフランシスコ拠点、チーム規模2人
MCPと共通残高でエージェント向け機能を提供
実タスクの評価と利用結果に基づく提供元選定

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域としてはクラウド上のAPI提供や開発者向けサービスがあるが、エージェントが共通残高で複数の機能を調達し、利用先を自動選定する点とは異なる。日本で展開する場合、決済を自社で担う形態では資金決済法上の扱いを確認し、APIキーや利用データの管理にも留意が必要だ。

81社

rekursiv.ai — 自律型AI研究チームによる知識発見基盤

rekursiv.aiは、基盤モデルの開発者や機械学習研究者に向け、自律的に仮説を立てて実験し、新たな知識を発見するAI研究チームを提供する事業だ。AI研究チームが発見を重ね、その成果を次の研究や学習に活用する仕組みを掲げている。ARC-1およびARC-2のコストを、精度の最先端水準を保ちながら10,000分の1に削減し、組合せ機械学習の課題でも進展を得たとしている。将来は発見セッションを数百万規模に拡大し、自律性の高い基盤モデルの学習源とする構想だ。料金、収益モデル、顧客獲得方法は開示されておらず、チームは2人である。実績の検証可能性や商用化の状況が不明で、小規模チームで研究開発と事業化を進める点が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: rekursiv.ai（YC Summer 2026）。自律的に着想、実験、発見を行うAI研究チームを開発し、機械学習研究者や基盤モデル開発者向けに新たな知識の生成を目指す。サンフランシスコ拠点のチーム規模は2人で、掲載ステータスはActiveである。

YC Summer 2026バッチ掲載、ステータスはActive
米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点とする企業
自律型AI研究チームによる知識発見を掲げる事業
掲載情報上のチーム規模は2人、創業は2026年7月

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域には、AI研究開発を手がけるSakana AIやPreferred Networksがある。自律的な研究チームの実用性と成果の再現性が差別化の焦点となり、競合密度や日本特有の規制上の注意を判断できる情報は限られている。

82社

Clawvisor — AIエージェントの業務アプリ権限管理基盤

Clawvisorは、AIエージェントにGmail、Slack、Google Driveなどの業務アプリを使わせたい企業向けに、アクセス権限を管理する仕組みを提供する。利用者がタスクを1度承認すると、Clawvisorが各リクエストでその範囲を適用し、エージェントに認証情報を見せずに操作させる。収益モデル、料金、顧客獲得チャネル、運営体制や原価の詳細は公開情報に記載されていない。2026年5月創業で、チームは1人である。売上や利益などの財務数値も開示されていない。認証情報を秘匿したままタスク単位の許可を継続適用する点が強みとなる一方、実運用での安全性や導入実績、事業の収益性は確認できない。

正体A・ほぼ特定

正体: Clawvisor（YC Spring 2026）。Gmail、Slack、Google Driveなどの業務アプリをAIエージェントが利用する際、利用者の承認に基づいて各リクエストの権限を制御し、認証情報をエージェントに見せない仕組みを提供する。企業向けのセキュリティ領域で、拠点は米国カリフォルニア州サンフランシスコ、創業は2026年5月、チーム規模は1人である。

Y CombinatorのSpring 2026バッチ掲載企業
米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点とする企業
2026年5月創業、チーム規模1人
GmailやSlackなどの利用権限をAIエージェント向けに管理

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域には、企業向けID管理サービスのトラスト・ログインがあるが、AIエージェントのリクエストごとに承認範囲を適用する仕組みとは異なる。導入時は、認証情報や業務データの取り扱いに関する個人情報保護法上の確認が必要となる。

83社

Hyper — AI従業員向けの企業知識基盤

Hyperは、社内を流れる情報を集約し、AI従業員の回答や業務を支える知識基盤を企業向けに提供する。情報から自動で知識グラフを構築・更新し、独自の記憶システムと評価基盤で精度と再現率を測定する仕組みだ。収益は月次継続収入で、公開後12日間に月次収入が0から1kに伸び、RazorpayやSnorkel AIなどとの有料設計パイロットを検討しているが、価格や費用の内訳は開示されていない。Hacker NewsとProduct Huntで上位に入り、50以上のチームを導入した。公開ベンチマークで高い評価を得た記憶システムと、複雑な技術を使いやすい製品にまとめる開発力が強みだ。立ち上げ直後で事業規模が小さく、継続的な収益や導入実績はまだ限られるうえ、社内情報への接続に伴う機密情報の管理も課題となる。

正体A・ほぼ特定

正体: Hyper（YC Spring 2026）。社内を流れる情報を取り込み、自己更新型の知識グラフを作り、企業のAI従業員を支援する共有知識基盤を開発する。拠点は米国カリフォルニア州サンフランシスコで、チームは2人。

YC Spring 2026掲載の社名Hyperとバッチ情報
社内情報を知識グラフ化する共有知識基盤
米国サンフランシスコ拠点・チーム規模2人

日本での競合

近接領域にはGlean、Notion AI、Microsoft 365 Copilotがあるが、社内情報を集約してAI従業員向けの知識基盤にする点で競合密度は高い。連携範囲や知識の更新精度が差別化の余地となる。社内情報や個人情報を扱う場合、日本の個人情報保護法と各社の情報管理要件への対応が必要だ。

84社

InsForge — AI開発エージェント向けクラウド基盤

InsForgeは、AIコーディングエージェントを使う開発組織に向け、エージェントが理解し、操作し、復旧できるクラウド基盤を提供する。インフラを開発から復旧まで一貫して扱える設計を掲げる。収益モデル、料金、顧客獲得チャネル、運営体制や原価は公開情報に記載がない。2026年4月創業で、チーム規模は6人である。売上高や資金調達額などの財務数値も示されていない。エージェントがクラウド環境を一気通貫で扱えることが強みとなる一方、実運用での信頼性や対応範囲、収益化の実績は確認できず、事業上のリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: InsForge（YC Spring 2026）。AIコーディングエージェントが理解・操作し、障害時の復旧まで行えるクラウドインフラを開発する会社である。開発組織向けの基盤として、インフラ運用をエージェントに一貫して担わせる構想を掲げる。米国サンフランシスコ拠点で、チーム規模は6人である。

YC Spring 2026掲載のAIエージェント対応クラウド基盤
米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点とする会社
2026年4月創業・チーム規模6人の開発組織

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。さくらのクラウドなど国内クラウド基盤は近接領域だが、エージェントによる一貫運用を前面に出す点に差別化余地がある。国内展開では、顧客データの保管場所やアクセス権限、障害時の責任分界に関する確認が必要となる。

85社

Modern — 社内IT業務を一元自動化する運用基盤

Modernは、企業のIT部門向けに、問い合わせ対応からアクセス管理、端末、入退社対応、セキュリティ、調達までを一元化する基盤を提供する。業務を常時稼働するエージェントが自動処理し、Slack、Teams、メール、音声通話、WhatsApp、Telegramなど、従業員が普段使う窓口から利用できる。収益モデルや価格、顧客獲得チャネル、運営原価は公開されていない。2026年創業で、チームは2人である。問い合わせや入退社など複数のIT業務を一連の流れとして自動化し、既存の連絡手段から利用できる点が強みとなる。実績や財務数値は示されておらず、少人数体制で幅広い業務を安定運用できるか、機密情報やアクセス権を安全に扱えるかが主なリスクである。

正体A・ほぼ特定

正体: Modern（YC Spring 2026）。企業のIT部門向けに、問い合わせ対応、アクセス管理、端末管理、入退社対応、セキュリティ、調達を自動化する業務基盤を提供する。常時稼働するエージェントが業務を処理し、Slackやメールなどの既存の連絡手段から利用できる。米国サンフランシスコを拠点とし、チーム規模は2人である。

Y Combinator Spring 2026掲載の企業情報
サンフランシスコ拠点、チーム規模2人
企業の問い合わせ対応から調達までを自動化する基盤
Slackやメールなど既存の連絡窓口に対応

日本での競合

近接領域の日本企業として、IT資産やアカウント管理を手がけるジョーシスがある。Modernのように問い合わせ対応から調達までを既存の連絡窓口内で一貫して自動化するサービスとの直接比較は、提供情報だけでは判断しにくい。日本では情報セキュリティや個人情報の適切な取り扱いが導入時の重要事項となる。

86社

KugelAudio — 企業向け多言語音声合成モデル

KugelAudioは、企業向けに音声を生成する音声合成モデルを提供する事業である。30以上の言語に対応し、低遅延を重視したモデルを顧客の自社環境に設置して利用できる。収益モデルや価格、顧客獲得経路、導入後の運営体制や原価は公開情報に記載がない。2026年創業でチームは4人だが、売上や資金調達額などの財務数値は示されていない。多言語対応と自社環境での運用が、データ上確認できる特徴である。導入時の環境構築や各言語での音声品質、低遅延の実現性が、顧客獲得と継続利用のリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: KugelAudio（YC Spring 2026）。企業向けに、30以上の言語に対応し低遅延を重視する音声合成モデルを提供し、顧客の自社環境で稼働させる。拠点はドイツのベルリンで、チーム規模は4人、創業は2026年4月である。

YC Spring 2026掲載の企業向け音声合成モデル
30以上の言語対応と低遅延を掲げる自社環境設置型
ドイツ・ベルリン拠点、2026年4月創業、チーム4人

日本での競合

日本の近接領域には、HOYAのVoiceTextやエーアイのAITalkがある。企業向け音声合成では既存サービスとの比較が必要だが、多言語対応と顧客の自社環境での運用が差別化の余地となりうる。音声データを扱う場合は、個人情報の適切な管理にも注意が必要である。

87社

Trident — クラウド横断の自律型侵入テスト基盤

Tridentは、企業のセキュリティ担当者向けに、実際の攻撃者のように脆弱性を連鎖させ、検証済みの攻撃経路を示す侵入テスト基盤を提供する。AWS、Azure、GCP、ウェブアプリ、APIを対象に攻撃を実行し、修正策も提示する仕組みだ。料金体系、課金方法、顧客獲得チャネル、運営体制や原価の詳細は開示されていない。2026年7月創業で、チームは4人である。売上や利益などの財務数値は示されていない。複数のクラウドやウェブ環境を横断し、脆弱性単体でなく攻撃経路を検証する点が強みとなる。自動実行の精度や修正策の有効性、顧客環境へのアクセス管理が主なリスクだが、詳細は不明である。

正体A・ほぼ特定

正体: Trident（YC Summer 2026）。クラウドやウェブアプリ、APIを横断し、脆弱性をつないだ攻撃経路を検証して修正策を示す自律型の侵入テスト製品を開発する。企業のセキュリティ担当者向けで、拠点は米国カリフォルニア州サンフランシスコ、チームは4人である。

YC Summer 2026掲載、ステータスはActive
米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点とする企業
チーム規模4人、創業は2026年7月
AWS、Azure、GCP、ウェブアプリ、APIの攻撃経路を検証

日本での競合

近接領域の国内企業には、ラックとGMOサイバーセキュリティbyイエラエがある。いずれもセキュリティ診断・侵入テスト領域で競合し得るが、Tridentと同じ自律型製品との直接比較に必要な情報は限られる。自動実行型の検査には、顧客環境への明示的な許可や機密情報の管理が重要となる。

88社

Gigacatalyst — 顧客向け分析画面を製品内で構築する基盤

Gigacatalystは、顧客が自社製品内で分析画面、ダッシュボード、レポート、フォームを作れる機能を、顧客成功を重視する企業に提供する。製品のAPIを学習するAIカスタマイズ層を組み込み、顧客が業務に合った画面を作成してチームに共有できる仕組みだ。料金、収益モデル、顧客獲得チャネルは開示されておらず、運営チームは3人である。顧客企業の売上拡大に6週間で100万ドル寄与したとし、シリーズB段階の企業に導入され、利用者の90%に再利用があったと説明している。顧客ごとの業務に合わせた分析画面を待ち時間なく提供できる点が強みだ。創業間もない小規模チームであり、実績の詳細や価格、導入企業数は不明で、API連携の品質や顧客データの取り扱いも導入上のリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Gigacatalyst（YC Spring 2026）。顧客が企業の製品内で分析画面、ダッシュボード、レポート、フォームを構築できる、組み込み型の分析・カスタマイズ基盤を提供する。顧客企業の業務に合わせてAPI連携を学習し、作成した画面をチーム内で共有できる。米国サンフランシスコ拠点で、チーム規模は3人である。

YC Spring 2026掲載の組み込み型分析・レポート構築サービス
米国サンフランシスコ拠点、チーム規模3人
顧客のAPIを学習するカスタマイズ層と画面共有機能
シリーズB段階の企業に導入、再利用率90%との説明

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。顧客分析やダッシュボードの近接領域には、KARTEやTableauがある。製品内で顧客自身が業務別の分析画面を構築できる点に差別化余地がある一方、個人情報を扱う場合は個人情報保護法やアクセス権限の設計に注意が必要だ。

89社

Manicule — AIエージェントに選ばれる技術広報支援

Maniculeは、企業がAIエージェントに発見され、利用されることを目指し、開発者向け広報と技術コンテンツ制作を提供する事業だ。開発者向け文書の整備からソーシャルメディア上の技術発信までを一貫して担い、顧客企業の代わりに実務を遂行する。料金体系、顧客獲得チャネル、運営体制や原価の詳細は公開されていない。直近3カ月は月次売上高が毎月100%成長し、月間売上高は5万3000ドルに達したとされる。顧客にはSupermemory、Greptile、Reducto、Mastraが含まれ、創業者2人は開発者向け広報や技術開発の経験を持つ。AIエージェント経由の発見を最適化する市場はまだ形成途上で、成果の測定や手法の確立が難しく、成長の持続性や顧客集中度、採算性も判断できる情報が限られる。

正体A・ほぼ特定

正体: Manicule（YC Spring 2026）。企業がAIエージェントに発見され、利用されるための開発者向け広報を担い、技術文書の整備や技術コンテンツの発信を一貫して支援する。対象はAIエージェント経由の認知や利用を求める企業で、拠点は米国カリフォルニア州サンフランシスコ、チーム規模は7人である。

Y Combinator Spring 2026バッチ掲載の開発者向け広報事業
米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点とする企業
チーム規模7人、創業は2026年3月
技術文書整備とソーシャルメディア発信を一貫支援

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。開発者向け広報支援や検索・生成AI向けの情報発信支援が近接領域となる。市場形成の初期段階にあり、技術文書と複数チャネルの発信を一括して担う点には差別化余地がある。

90社

Revnu — 成長施策を横断運用する自律型マーケティング基盤

Revnuは、事業の成長を目指す企業向けに、複数の販路でのマーケティング施策を自動運用するサービスである。営業開拓、広告、検索対策、ソーシャルメディアを個別の自律型エージェントが担い、共通の情報基盤で得た知見を各施策に反映する仕組みだ。料金体系、顧客獲得経路、運営原価は公開情報に記載されていない。2026年4月創業で、チームは2人だが、売上高や顧客数などの規模・財務数値は示されていない。複数の成長施策を一元的に運用し、施策間の学びを共有できる点が強みとなる。自律運用の成果や品質、広告・営業活動に伴う法令順守が主なリスクであり、料金や導入実績が不明な点も評価上の課題だ。

正体A・ほぼ特定

正体: Revnu（YC Spring 2026）。営業開拓、広告、検索対策、ソーシャルメディアなどの成長施策を自律型エージェントで運用し、各施策の知見を共通基盤で連携させる事業者向けサービスである。英国マンチェスターを拠点とし、チーム規模は2人、創業は2026年4月。

Y Combinator掲載のSpring 2026バッチ企業
英国マンチェスターを拠点とする事業者向け成長施策サービス
2026年4月創業、チーム規模2人
営業開拓、広告、検索対策、ソーシャルメディアを横断運用

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。HubSpotやSalesforce Marketing Cloudは顧客管理・マーケティング自動化の近接領域にある。複数チャネルの施策を自律運用し、知見を横断共有する点に差別化余地がある一方、広告表示や個人情報の取り扱いには日本の法令への対応が必要となる。

91社

AgentPhone — AIエージェント向け電話番号基盤

AIエージェントに個別の電話番号を付与し、メッセージや通話を通じて人や企業に連絡できる基盤を提供する事業だ。電話番号をエージェントの識別手段とし、現実世界での連絡を可能にする仕組みである。収益モデル、料金、顧客獲得チャネル、運営体制や原価は公開情報に記載がない。2026年5月創業で、チームは2人である。世界の通信産業の規模は原文で2兆ドルとされるが、同社の売上高や利用者数などの数値は示されていない。エージェントごとに電話番号を持たせ、通話とメッセージの双方に対応する点が特徴だ。事業者向けの需要や電話番号の確保、通信規制への対応が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: AgentPhone（YC Spring 2026）。AIエージェントごとに電話番号を提供し、人や企業とのメッセージ送受信や通話を可能にする通信基盤を開発している。B2B向けで、拠点は米国カリフォルニア州サンフランシスコ、チーム規模は2人である。

YC掲載の社名AgentPhoneとSpring 2026バッチ
AIエージェントに個別の電話番号を付与する通信基盤
米国カリフォルニア州サンフランシスコ拠点・チーム2人
2026年5月創業、事業領域はB2B向け通信インフラ

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。電話番号や通話を扱う通信サービスは近接領域だが、AIエージェントに個別番号を付与する事業とは異なる。日本で展開する場合は、電話番号の利用条件や電気通信事業関連の規制への対応が論点となる。

92社

Runtime — 開発エージェントの安全な全社展開基盤

Runtimeは、コーディングエージェントを安全に使いたい企業の開発組織に、実行環境と管理機能を提供する事業だ。隔離された実行環境、セッション単位の利用状況の可視化、設定可能な利用制限を組み合わせ、開発者以外もコードや本番品質のアプリを扱えるようにする。料金体系や販売経路、運営体制と原価の詳細は公開されていない。YC参加企業など成長中の企業で、エンジニア、プロダクト担当者、デザイナー、マーケター、運用担当者への展開が始まっている。チームは3人で、売上や利益などの財務数値は開示されていない。導入企業が利用状況を把握し、権限や安全策を設定できる点が強みだが、エージェント利用時の情報漏えいや本番環境への影響、料金や継続的な導入需要が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Runtime（YC Spring 2026）。企業内でコーディングエージェントを使うための、隔離環境、セッションの可視化、利用制限を備えた運用基盤である。エンジニアに加え、プロダクト担当者やデザイナーなど、開発職以外にもコード作成やアプリ構築を広げたい企業向けだ。米国サンフランシスコ拠点で、チーム規模は3人である。

YC Spring 2026参加企業、ステータスは活動中
米国サンフランシスコ拠点、チーム規模3人
隔離環境と利用状況の可視化、設定可能な利用制限を提供

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域にはGitHub Copilotなどのコーディング支援サービスがあるが、Runtimeは組織内の利用状況把握や安全管理に軸足を置く。競合密度や差別化余地は、企業内のエージェント導入が広がるかに左右される。導入時には機密情報の管理、アクセス権限、本番環境への変更統制に注意が必要だ。

93社

YouArt — AI映像作品の制作とファン支援をつなぐ創作基盤

YouArtは、物語の作り手にAI映像作品の制作環境を提供し、作品の公開からファンの獲得、収益化までを支援する事業だ。独自の動画エージェントで作品を制作し、企画を公開して、初期のファンから直接資金を集め、観客から収益を得る仕組みである。具体的な課金方法や手数料、価格、顧客獲得チャネルは開示されていない。チームは3人で、売上高や資金調達額などの財務数値も示されていない。制作から資金集め、収益化までを一体で支援する点が強みとなる。利用者の獲得や継続的な収益化に加え、生成物の権利処理や制作物の品質が主なリスクだ。

正体A・ほぼ特定

正体: YouArt（YC Spring 2026）。物語の作り手が動画エージェントでAI映像作品を制作し、企画を公開してファンから資金を集め、観客から収益を得るためのサービスだ。サンフランシスコを拠点とする3人のチームである。

Y CombinatorのSpring 2026バッチに掲載された企業
サンフランシスコ拠点、チーム規模3人
動画エージェントによる映像作品の制作とファンからの資金調達

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。pixivFANBOXやCAMPFIREはファン支援や資金集めの近接領域だが、AI映像作品の制作から公開、収益化までを一体で支援する点とは異なる。生成物の著作権や既存作品・人物の権利に関する確認が、日本での展開でも重要となる。

94社

Expanse — GPU計算資源の稼働率を高める運用基盤

Expanseは、研究者や計算基盤の運用者に向け、GPU計算の無駄な利用時間を減らすツールを提供する。投入前の計算資源量予測、コードや設定の最適化提案、失敗するジョブの事前予測により、スケジューラー投入後の遊休や失敗による計算時間の損失を抑える仕組みだ。具体的な課金方式、価格、顧客獲得チャネル、原価構造は公開されていない。チームはエンジニア4人で、最大手の量的投資ファンドや国立スーパーコンピューター施設でHPCおよびGPU学習を扱った経験を持つ。創業は2026年5月で、売上高や顧客数などの規模・財務数値は示されていない。研究開発で構築したマルチモーダルHPC資源予測器が公表済みの基準手法を上回ったことと、現場経験に基づく課題設定が強みだ。実運用での予測精度や既存スケジューラーとの連携、導入実績、収益化の状況は不明であり、これらが主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Expanse（YC Spring 2026）。GPUおよびHPCの計算ジョブについて、必要資源の予測、コードや設定の最適化提案、失敗予測を提供する計算資源運用ツールだ。GPU学習を行う研究者や計算基盤の運用者を対象とし、サンフランシスコを拠点にエンジニア4人で運営する。

Y Combinator Spring 2026掲載のインフラ領域スタートアップ
2026年5月創業、米国サンフランシスコを拠点に活動
計算資源予測・最適化提案・ジョブ失敗予測の提供
量的投資ファンドと国立スーパーコンピューター施設での実務経験

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。GPU計算基盤の近接領域には、さくらインターネットのGPUクラウドがあるが、Expanseは計算基盤の提供ではなくジョブ運用の効率化を狙う。導入時には既存の計算環境との連携に加え、機密性の高い研究データや顧客データの管理要件への対応が重要となる。

95社

CharacterQuilt — 企業向け販促施策の設計・配信自動化基盤

CharacterQuiltは、企業のマーケティング担当者向けに、販促キャンペーンの企画内容を受け取り、既存ツール上で制作から配信までを行うサービスを提供する。ブランドの指針や過去の施策を学習したAIエージェントが、対象顧客の設定、ブランドに沿った制作物の作成、配信設定を担い、HubSpot、WordPress、LinkedInなどと連携する。顧客は担当者や代理店に依頼するように概要を送り、料金体系や価格は開示されていない。Y CombinatorのSpring 2026バッチに掲載され、拠点は米国サンフランシスコ、チームは4人である。売上や利益などの財務数値は示されておらず、利用企業として1upHealth、ABC Fitness、Emplifiが挙げられている。既存ツール上の運用作業を短縮し、ブランドに沿った施策を一括して展開できる点が強みだが、実績の開示が限られ、連携先への依存や顧客データの取り扱い、生成物の品質が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: CharacterQuilt（YC Spring 2026）。企業のマーケティングチーム向けに、ブランド指針や過去の施策を踏まえ、顧客層の設定、制作物の作成、既存ツールへの配信設定を行うAIエージェントを提供する。米国サンフランシスコを拠点とし、チーム規模は4人である。

Y Combinator掲載のSpring 2026バッチ企業
米国サンフランシスコ拠点・チーム規模4人
企業向け販促施策の制作と既存ツール上での配信
1upHealth、ABC Fitness、Emplifiの利用実績を掲載

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域にはHubSpot、Adobe Marketo Engage、Salesforce Marketing Cloudがあるが、いずれもマーケティング施策の管理・配信基盤としての比較が中心となる。施策の自動実行における差別化余地はある一方、個人情報の適切な取り扱いや広告関連法令への対応が必要となる。

96社

Pentagon — AIエージェントの業務連携ワークスペース

Pentagonは、企業が業務を任せるAIエージェント向けに、チーム内の連絡、調整、作業実行の場を提供する事業だ。単一のワークスペース上でエージェント同士が連携する仕組みだが、課金方法や価格、顧客獲得チャネル、運営体制、原価は開示されていない。2026年4月創業で、チーム規模は1人であり、売上や利益などの財務情報も示されていない。エージェント間の協働を業務環境としてまとめる点が特徴である。主なリスクは、実際の導入効果や収益モデルが不明なことに加え、創業直後の小規模体制であることだ。

正体A・ほぼ特定

正体: Pentagon（YC Spring 2026）。AIエージェントがチームとして連絡や作業調整を行い、業務を進めるためのワークスペースを提供する。米国ユタ州ソルトレイクシティを拠点とし、2026年4月創業、チーム規模は1人である。

Y CombinatorのSpring 2026バッチ掲載企業
AIエージェント向け業務連携ワークスペースを提供
米国ユタ州ソルトレイクシティ拠点・2026年4月創業
チーム規模1人・掲載ステータスはActive

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域には、企業向け連絡・協働の場を提供するChatworkやMicrosoft Teamsがある。エージェント同士の業務連携に特化する点には差別化余地があるが、需要や競合密度は現時点の情報だけでは判断できない。

97社

Arzana — 製造業の事務業務を自動化する業務基盤

製造業者向けに、見積もりや受注入力、請求書発行などの事務作業を自動化する業務基盤を提供する事業だ。顧客の業務データを使って個別モデルを訓練し、反復的な事務作業を処理する。収益モデル、料金、顧客獲得経路、運営体制や原価は公開情報に記載がない。顧客の人件費回避額は累計150万ドル超とされ、チームは6人である。業務データに合わせたモデルで複数の事務工程を自動化する点が強みで、将来は機械やロボットへの指示を含む工場現場の自動化も目指す。一方、見積もりや請求の誤処理、顧客データの取り扱い、個別業務への適合が導入上のリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: Arzana（YC Spring 2026）。製造業者の業務データを基に個別モデルを訓練し、見積もり、受注入力、請求書発行などの事務作業を自動化する会社だ。ニューヨーク市を拠点とし、チームは6人である。

Y Combinator Spring 2026掲載、ニューヨーク市拠点、チーム6人
製造業の業務データで専用モデルを訓練し、見積もりや請求を自動化
顧客の人件費回避額が累計150万ドルを超えたとの掲載情報

日本での競合

日本ではアラジンオフィス、TECHS-BK、Factory-ONE電脳工場が製造業向け業務・生産管理の近接領域にある。既存製品との競合は見込まれるが、事務作業を個別モデルで自動化する領域には差別化の余地がある。

98社

ProjectX — 作業環境を並列稼働するクラウドOS

ProjectXは、ウェブ上で多くの作業を並行して進める企業や利用者向けに、クラウド上の新しいコンピューター環境を提供する事業だ。InfinityOSではアプリごとに独立したコンピューター環境を割り当て、GPUや入力環境を分け、WindowsとLinuxを同じセッション内で利用できる。人とエージェントが同時に作業でき、環境の起動は数秒で、各種端末のブラウザーから利用できるとしている。料金、収益モデル、顧客獲得チャネル、運営体制や原価は開示されていない。2026年3月創業でチームは8人だが、売上高や顧客数などの規模・財務情報は示されていない。並列作業を前提にした設計が強みとなる一方、アプリとの互換性やGPUを含む運用コスト、企業データの安全な管理が主なリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: ProjectX（YC Spring 2026）。InfinityOSというクラウド上のコンピューター環境を開発し、アプリごとに独立した環境を設けて、人とエージェントによる並列作業を可能にする。企業向けインフラ分野の事業で、拠点は米国カリフォルニア州サンフランシスコ、チームは8人である。

Y Combinator Spring 2026バッチ掲載の企業情報
InfinityOSを開発するクラウドコンピューター環境
米国サンフランシスコ拠点、チーム規模8人

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。近接領域では、日本でも提供されているMicrosoft Windows 365やAmazon WorkSpacesがクラウド上のデスクトップ環境を提供する。ProjectXはアプリごとの独立環境と並列作業を前面に出しており、既存サービスとの差別化余地がある。企業導入では、データの保管場所やアクセス管理などの要件への対応が重要となる。

99社

Tolmo — AIエージェントによるクラウド全層の自律防御

Tolmoは、クラウド上でサービスを運用する企業に、コードから継続的インテグレーション、クラウドアプリケーションまでを対象とするセキュリティ基盤を提供する。クラウドサービス、コンテナ、データベース、監視・セキュリティなどの外部サービスの情報を結ぶ稼働中の知識グラフ上で、複数のAIセキュリティエージェントを動かす仕組みだ。エージェントはセキュリティ上の問題を選別し、影響を検証して修正し、必要な場合に人へ引き継ぐ。課金方式、価格、顧客獲得経路、運営体制や原価の詳細は開示されていない。チームは12人で、売上高や利益などの財務数値も示されていない。開発速度の上昇に伴う人手の対応限界に対し、問題の検知から修正までを自動化する点が強みとなる一方、自動修正の精度や誤検知、クラウド環境の情報を扱う際の安全性が主なリスクだ。

正体A・ほぼ特定

正体: Tolmo（YC Spring 2026）。コード、継続的インテグレーション、クラウドアプリケーションを対象に、セキュリティ問題の選別、影響検証、修正を行うAIエージェント型のセキュリティ基盤を開発する。クラウドサービスやコンテナ、データベースなどの情報を結ぶ知識グラフを基盤とし、必要な場合のみ人に対応を引き継ぐ。サンフランシスコ拠点で、チームは12人。

Y Combinator掲載企業、Spring 2026バッチ
コードからクラウドアプリまでを守るセキュリティ基盤
サンフランシスコ拠点、チーム規模12人

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。Flatt Securityなど、クラウドや開発工程のセキュリティを扱う企業は近接領域にあたる。競合密度や差別化余地は、製品の検証実績や自動修正の精度が不明なため判断しにくい。日本展開では、クラウド上の機密情報の取り扱いや、修正操作に伴う権限管理への配慮が必要となる。

100社

OpenWork — AIモデルと業務エージェントを束ねるデスクトップアプリ

OpenWorkは、既存のスキル、MCP、エージェントを接続して使いたい個人やチーム向けのデスクトップアプリである。アプリは無料でダウンロードでき、50以上のモデル提供元を試せるほか、利用設定をチームで共有できる。収益モデルや有料プラン、顧客獲得チャネル、運営体制や原価については公表されていない。2026年3月創業で、チーム規模は4人だが、売上や利益などの財務数値は示されていない。複数のモデル提供元や既存のスキル、エージェントをまとめて扱えることと、設定共有のしやすさが強みである。継続的な収益化の方法が不明な点に加え、外部サービスとの接続互換性や、チーム利用時の情報管理が導入上のリスクとなる。

正体A・ほぼ特定

正体: OpenWork（YC Spring 2026）。既存のスキル、MCP、エージェントを接続し、複数のモデル提供元とともに扱えるデスクトップアプリを開発する。個人およびチーム向けで、利用設定をチーム内で共有できる。拠点は米国カリフォルニア州サンフランシスコ、チーム規模は4人。

Y CombinatorのSpring 2026バッチに掲載された企業
既存のスキル、MCP、エージェントを接続するデスクトップアプリ
米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点とする4人チーム

日本での競合

日本での直接の同型は見当たらない。複数のモデルやエージェントをまとめる業務支援ツールが近接領域となる。競合密度や差別化余地を判断できる国内の同型サービス情報はなく、企業導入では接続先に応じた情報管理や利用条件の確認が必要となる。